于力超 - 中央民族大学

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.