个人简介
教育背景
2004年9月-2008年7月,中国科学技术大学统计学专业,获理学学士学位
2008年9月-2011年7月,中国科学技术大学概率论与数理统计专业,获理学硕士学位
2014年8月-2015年8月,美国威斯康星大学麦迪逊分校统计系,联合培养博士研究生
2013年9月-2016年7月,中国人民大学统计学专业,获经济学博士学位
工作经历
2011年7月-2013年7月,中国空间技术研究院,助理工程师
2016年7月至今,中央民族大学理学院,讲师,副教授
主要讲授课程
抽样调查(本科)、统计模型(本科)、空间解析几何(本科)、分析方法(本科)、统计模型(研究生)、随机过程(研究生)等
获奖情况
获2016年度中央民族大学课堂教学效果奖
获2017年度中央民族大学课堂教学效果奖
获2017年度北京高校青年教师社会调研项目优秀成果奖
获2017年度中央民族大学寒假社会实践优秀成果奖(指导教师)
获2018年度中央民族大学研究生社会调查优秀项目奖(指导教师)
获2019年度中央民族大学课堂教学效果奖
研究领域
抽样调查、统计建模、数据分析,具体包括面板数据分析、缺失数据处理和小区域估计方法研究等
近期论文
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于力超,金勇进,基于分层模型的缺失数据插补方法研究[J],统计研究,2018, 35(11): 93-104.(此文被人大报刊复印资料《统计与精算》2019年第2期全文转载)
于力超,金勇进,含非随机缺失数据的面板数据参数估计方法,统计研究,2016, 33(1): 95-102.
于力超,基于联合模型法和完全条件法的分层多重插补方法研究,数理统计与管理, 2018, 37(4): 639-651.
于力超,基于模型的小域估计方法及其拓展——由单变量推广到多变量情形,数理统计与管理,2019,38(3):473-482.
于力超,非随机缺失机制下基于模型的参数似然估计方法研究,数理统计与管理,2019, 38(6):977-985.
于力超,金勇进,王俊,缺失数据插补方法探讨——基于最近邻插补法和关联规则法,统计与信息论坛, 2015, 30(1): 35-40.
于力超,抽样调查领域分层结构数据分析方法研究,调研世界,2018, 2: 55-58.
于力超,协变量数据缺失情形下的参数估计方法,统计与决策,2018, 17: 9-13.
于力超,纵向抽样调查中缺失值的预防和处理方法,统计与决策,2018, 20: 9-13.
于力超,抽样调查领域分层模型相关理论及估计方法研究,数学的实践与认识,2018, 48(16): 185-195.