个人简介
教育背景
博士,统计学,美国密歇根大学
硕士,统计学,美国伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校
学士,统计学,中国科学技术大学
学术经历
2017.08——2017.12,访问学者,美国麻省理工学院斯隆管理学院
科研项目
2019.01 - 2022.12, 项目负责人, 基于贝叶斯方法的高维数据的亚组分析, 国家自然科学基金面上项目
2017.12 - 2018.03, 项目负责人, 智能零售中的统计机器学习问题与算法研究, 远瞳（上海）智能技术有限公司
2016.01 - 2018.12, 项目负责人, 基于结构混合模型的亚组分析, 国家自然科学基金青年项目
近期论文
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Juan Shen and Annie Qu. 2020. Subgroup analysis based on structured mixed-effects models for longitudinal data. Journal of Biopharmaceutical Statistics 30(4).607–622.
Naveen N.Narisetty, Juan Shen, and Xuming He. 2019. Skinny gibbs: A consistent and scalable gibbs sampler for model selection. Journal of the American Statistical Association 114(527).1205-1217.
Weihong Huang, Juan Shen, and Yuguo Chen. 2018. The self-multiset sampler. Journal of Computational and Graphical Statistics 27(1).34-47.
Juan Shen, Yingchuan Wang, and Xuming He. 2017. Penalized likelihood for logistic-normal mixture models with unequal variances. Statistica Sinica 27(2).711-731.
Xiahai Zhuang,and Juan Shen. 2016. Multi-scale patch and multi-modality atlases for whole heart segmentation of MRI. Medical Image Analysis 31.77-87.
Juan Shen and Xuming He. 2015. Inference for subgroup analysis with a structured logistic-normal mixture model. Journal of the American Statistical Association 110(509).303-312.
Juan Shen and Xuming He. 2014. Generalized f test and generalized deviance test in two-way ANOVA models for randomized trials. Journal of Biopharmaceutical Statistics 24(3).523–534.
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