潘晗，博士，讲师
电子邮箱：scott_pan@163.com
研究方向：复杂数据分析、统计推断、因子模型
主讲课程：《算法分析与设计》、《面板数据分析》、《统计学导论》等
个人简介：博士毕业于对外经济贸易大学统计学专业(硕博连读)，师从刘立新教授。于北京大学数学科学学院从事博士后研究工作，师从艾明要教授，并于2024年8月入职山东财经大学统计与数学学院。主持博士后科学基金面上项目1项；在《Statistica Sinica》,《Biometrics》,《Statistics in Medicine》,《中国科学：数学》及《统计研究》等国内外学术期刊发表论文10篇。指导学生荣获全国大学生统计建模大赛省一等奖、全国大学生数学建模竞赛山东赛区一等奖等4项。
代表性成果：
论文：
[1]Han Pan, Wei Xiong, Mingyao Ai. Conditional Quantile-based Variable Screening with FDR Control in Joint Factor Models.Statistica Sinica, 2025.
[2]Wei Xiong,Han Pan, Tong Shen.PDC-MAKES: A Conditional Screening Method for Controlling False Discoveries in High-dimensional Multi-response Setting.Biometrics,2025.
[3] Wei Xiong,Han Pan, Jianrong Wang, Maozai Tian. An Efficient Model-free Approach to Interaction Screening for High Dimensional Data.Statistics in Medicine,2023.
[4] Wei Xiong,Han Pan. Interaction Screening for High-dimensional Heterogeneous Data via Robust Hybrid Metrics.Statistics in Medicine,2021.
[5]熊巍,潘晗,虞克明,田茂再.复杂高维异质性数据的加权最优分位回归方法.《中国科学：数学》,2024.
[6]熊巍,潘晗,刘立新.稳健高效的高维成分数据近似零值插补方法及应用.《统计研究》,2020.
承担课题：
中国博士后科学基金第74批面上项目《因子可加模型下超高维特征筛选和FDR控制研究》，编号2023M740104，2023年11月-2024年7月，结题。
