田玉柱，男，1982年6月生，博士、博士後、副教授、碩士生導師。2003年6月77779193永利應用數學專業本科畢業，同年7月進入甘肅農業大學從事數學課程的教研工作。2008年1月東南大學概率統計方向碩士畢業，同年3月進入天水師範學院從事統計學專業的教學研究。2014年6月中國人民大學統計學專業博士畢業，同年7月進入河南理工大學從事統計學專業的教學研究工作。2015年3月起在河南科技大學77779193永利工作。2019年６月中央财經大學計量經濟學博士後流動站出站，2020年7月加盟77779193永利。多次訪問香港恒生大學、香港中文大學、香港大學、香港浸會大學、新加坡南洋理工大學等著名高校。美國Mathematical Reviews評論員, 擔任Statistics in Medicine、Journal of Business & Economic Statistics、Reliability Engineering & System Safety、Journal of the Royal Statistical Society、Journal Of Exposure Science And Environmental Epidemiology等40餘種國際知名SCI期刊審稿人。
主要研究方向：1、複雜數據建模
2、生物醫學統計
3、統計學習算法
聯系方式：
地 址：甘肅省蘭州市安甯區安甯東路967号 郵編：730070
辦公地點：77779193永利緻勤樓A區1614-2室
E-mail: pole1999@163.com
科研項目：
主持項目:
2023.05--2024.05 77779193永利2023年度研究生教學案例庫建設項目
2023.05--2024.05 77779193永利2023年度研究生培養和課程改革項目
2021.11--2023.10 縱向數據下基于多響應分位回歸模型的聯合估計及應用, 甘肅省自然科學基金項目,
2021.01--2024.12 高維複雜數據分析中的貝葉斯随機橋懲罰回歸：理論、方法及應用，國家自
然科學基金地區基金項目
2017.05--2019.04 滞後変量模型的分位回歸分析及動态經濟系統中的應用，中國博士後科學基金第61批面上資助一等項目
2016.01--2018.12 河南科技大學青年學術帶頭人項目
2016.01--2018.12 複雜縱向數據的分位回歸建模及其在生物醫學大數據中的應用，國家自然科學基金青年基金項目
2015.01--2016.12 幾類複雜删失樣本下混合壽命分布的貝葉斯分析，河南省高等學校重點科研項目
參與項目：
2009.01--2011.12 高維複雜分層數據分析與鞍點逼近方法及其在流行病風險中的應用，國家自然科學基金面上項目
2013.11--2019.07 大數據時代統計學理論的重構與創新研究，國家社會科學基金重點項目
2013.01--2016.12 基于現代分位回歸與鞍點逼近方法的複雜數據分析，國家自然科學基金
面上項目
2017.01--2018.12 大數據的統計學基礎理論與分析技術創新研究，2016年度全國統計科學
研究項目重大項目
2017.01--2019.12 時空數據的局部建模方法與特征分析，國家自然科學基金青年基金項目
2022.09--2025.08 生态價值視角下黃河流域體育旅遊發展的機制創新與效率提升研究，國家社科基金一般項目
獎勵和榮譽：
2013.06 第十一屆全國統計科學研究優秀成果課題論文三等獎(參與)
2013.06第十一屆全國統計科學研究優秀成果教學課件三等獎(參與)
2014.10北京市第12屆統計科研優秀成果評比優秀課題論文一等獎(排名第二)
2023.08第九屆全國大學生統計建模大賽研究生組優秀指導教師
2023.10第六屆全國應用統計專業學位研究生教育教學成果獎優秀案例獎三等獎
2021.11指導學生獲得2021 年 “ 高教社杯 ” 全國大學生數學建模競賽國家二等獎 獲獎學生：魏茜，蘇靜靜，張穎
2021.12指導學生獲得“華為杯”第十八屆中國研究生數學建模競賽國家二等獎 獲獎學生：田野，吳思文，王成軍
2021.12指導學生獲得“華為杯”第十八屆中國研究生數學建模競賽國家三等獎 獲獎學生：王巧玉，馮旭輝，楊郁輝
2022.07指導學生獲得2022 年全國大學生統計建模大賽研究生組省級一等獎 獲獎學生：田野，王成軍，吳思文
2022.07指導學生獲得2022 年全國大學生統計建模大賽本科組省級二等獎 獲獎學生：蘆靜，崔鵬玉，李欣陽
2022.07指導學生獲得2022 年全國大學生統計建模大賽本科組省級三等獎 獲獎學生：馮頔，馬林，張瑞佳
2022.09指導學生獲得2022 年全國大學生數學建模大賽省級二等獎 獲獎學生：侯瑞瑤，黃山峰，楊岚婷
2023.05指導學生獲得2023年第十四屆“挑戰杯”77779193永利大學生課外學術科技作品競賽自然科學類學術論文二等獎 獲獎學生：侯瑞瑤
2023.06指導學生獲得2023年全國大學生統計建模大賽本科組省級三等獎 獲獎學生：王甯波，馬雪茹，付凱利
2023.06指導學生獲得2023年全國大學生統計建模大賽本科組省級一等獎 獲獎學生：周書暢，代言，趙炳鑫
2023.06指導學生獲得2023年全國大學生統計建模大賽研究生組省級一等獎 獲獎學生：牛曉煜，徐婷，張芳玲
2023.06指導學生獲得2023年全國大學生統計建模大賽研究生組國家二等獎 獲獎學生：牛曉煜，徐婷，張芳玲
2023.06指導學生獲得2023年全國大學生統計建模大賽研究生組省級一等獎 獲獎學生：尹麗婷，羅鑫，馬蘭心
2023.06指導學生獲得2023年全國大學生統計建模大賽研究生組省級二等獎 獲獎學生：唐顯平，楊竟男，蔡昕然
2023.09指導學生獲得2023 年全國大學生數學建模大賽省級二等獎 獲獎學生：代言，周書暢，曾昭壘
2023.10指導學生獲得2023年第六屆全國應用統計專業學位研究生案例大賽國家三等獎 獲獎學生：牛曉煜，張昊
2023.12指導學生獲得“華為杯”第二十屆中國研究生數學建模競賽國家三等獎 獲獎學生：楊奇，徐婷，梁書清
2023.12指導學生獲得“華為杯”第二十屆中國研究生數學建模競賽國家三等獎 獲獎學生：李奕芳，張藝菁，耿嘉甯
2024.01指導學生獲批“國家級大學生創新創業訓練計劃”專項培育項目立項
項目名稱：中國省域人力資本對經濟增長和經濟結構的影響研究
參與學生：代言，周書暢，馮晶
發表的部分學術論文:
[01] Tian, Y. Z., Tian, M. Z., Zhu, Q. Q (2014). Estimating a finite mixed exponential distribution under progressively type-II censored data. Communications in Statistics-Theory and mothed, 43(17), 3762-3776.
[02] Tian, Y. Z., Tian, M. Z., Zhu, Q. Q (2014). Transmuted linear exponential distribution: a new generalization of the linear exponential distribution. Communications in Statistics- Simulation and Computation, 43(10), 2661-2677.
[03] Tian, Y. Z., Tian, M. Z., Zhu, Q. Q (2014). Linear quantile regression based on EM algorithm. Computation of Statistics-Theory and mothed, 43(16), 3464-3484.
[04] Tian, Y. Z., Zhu, Q. Q., Tian, M. Z (2014). A new generalized linear exponential distribution and its applications. Acta Mathematicae Applicatae Sinica, English Series, 30(4), 1049-1062.
[05] Tian, Y. Z., Tian, M. Z., Zhu, Q. Q (2014). Inference for mixed generalized exponential distribution under progressively type-II censored samples. Journal of Applied Statistics, 41(3), 660-676.
[06] Tian, Y. Z., Zhu, Q. Q., Tian, M. Z (2015). Estimation for mixed exponential distributions under type-II progressively hybrid censored Samples. Computational Statistics & Data Analysis, 89, 85–96.
[07] Tian, Y. Z., Tang, M. L., Tian, M. Z (2016). A class of finite mixture of quantile regressions with its applications. Journal of Applied Statistics, 43(7), 1240-1252.
[08] Tian, Y. Z., Zhu, Q. Q., Tian, M. Z (2016). Estimation of linear composite quantile regression using EM algorithm. Statistics & Probability Letters, 117, 183-191.
[09] Tian, Y. Z., Li, E. Q., Tian, M. Z (2016). Bayesian joint quantile regression for mixed effects models with censoring and errors in covariates. Computational Statistics, 31(3), 1-27.
[10] Tian, Y. Z., Lian, H., Tian, M. Z (2017). Bayesian composite quantile regression for linear mixed effects models. Communications in Statistics-Theory and Method, 15(46), 7717-7731.
[11] Tian, Y. Z., Li, E. Q., Tian, M. Z (2018). Estimation for mixed generalized inverted exponential distributions with type-II progressively hybrid censored data. Hacettepe Journal of Mathematics and Statistics, 47(4), 1023-1039.
[12] Tian, Y. Z., Tang, M. L., Zang, Y. C., Tian, M. Z (2018). Quantile regression for linear models with autoregressive errors using EM algorithm. Computational Statistics,33(4), 1605-1625.
[13] Tian, Y. Z., Tang, M. L., Tian, M. Z (2018). Joint modeling for mixed-effects quantile regression of longitudinal data with detection limits and covariates measured with error, with application to AIDS studies, Computational Statistics, 33(4), 1563–1587.
[14] Zang, Y. C., Hou, P. J., Tian, Y. Z (2018). Stability in distribution of stochastic Lotka–Volterra delay system under regime switching.Stochastics and Dynamics, 18(5), 1-22.
[15] Tian, Y. Z., Shen, S. L., Lu, G., Tang, M. L., Tian, M. Z (2019). Bayesian LASSO-regularized quantile regression for linear regression models with autoregressive errors. Communications in Statistics-Simulation and Computation, 48(3), 777-796.
[16] Tian, Y. Z., Tang, M. L., Wang, L. Y., Tian, M. Z (2019). Bayesian bridge-randomized penalized quantile regression estimation for linear regression model with AP(q) perturbation. Journal of Statistical Computation and Simulation, 89(15), 2951-2979.
[17] Tian, Y. Z., Wang, L. Y., Tang, M. L., Tian, M. Z (2020). Likelihood-based quantile mixed effects models for longitudinal data with multiple features via MCEM algorithm.Communications in Statistics-Simulation and Computation, 49(2), 317-334.
[18] Tian, Y. Z., Wang, L. Y., Tang, M. L., Zang, Y. C., Tian, M. Z (2020). Likelihood-based quantile autoregressive distributed lag models and its applications. Journal of Applied Statistics, 47(1), 117-131.
[19] Tian, Y. Z., Song, X. Y (2020). Fully Bayesian L_1/2 penalized linear quantile regression analysis with autoregressive errors. Statistics and Its Interface, 13(3), 271-286.
[20] Tian, Y. Z., Song, X. Y (2020). Bayesian bridge-randomized penalized quantile regression. Computational Statistics and Data Analysis, 144, 106876.
[21] Yang, A. J., Tian, Y. Z., Li, Y. X., Lin, J. G (2020). Sparse Bayesian variable selection in kernel probit model for analyzing high-dimensional data. Computational Statistics, 35, 245-258.
[22]Dai, X. W.,Jin, L. B., Tian, Y. Z.,Tian, M. Z. &Tang, M. L (2020). Quantile regression for panel data models with fixed effects under random censoring. Communications in Statistics- Theory and Methods, 49(18), 4430-4445.
[23] Tian, Y. Z., Wang, L. Y., Tang, M. L., Tian, M. Z (2021). Weighted composite quantile regression for longitudinal mixed effects models with application to AIDS studies.Communications in Statistics-Simulation and Computation, 50(6), 1837-1853.
[24] Tian, Y. Z., Tang, M. L., Chan, W. S., Tian, M. Z. (2021). Bayesian bridge-randomized penalized quantile regression for ordinal longitudinal data, with application to firm's bond ratings. Computational Statistics, 36(2), 1289-1319.
[25] Tian, Y. Z., Lin, H. M., Lian, H., Fan, Z. Y. (2021). Additive functional regression inreproducing kernel Hilbert spaces under smoothness condition. Metrika, 84, 429–442.
[26] Tian, Y. Z., Tang, M. L., Tian, M. Z (2021). Bayesian joint inference for multivariate quantile regression model with L_1/2 penalty. Computational Statistics, 36, 2967-2994.
[27] Tian, Y. Z., Tian, M. Z., Chen, P (2023). Parameters estimation and application of generalized exponential distribution under grouped and right-censored data.Frontiers of Mathematics in China, 18(3), 165–174.
[28] Mian, Z. B., Deng, X. F., Dong, X. H., Tian, Y. Z., etc (2024). A literature review of fault diagnosis based on ensemble learning, Engineering Applications of Artificial Intelligence, 127, 107357.
[29] Niu, X. Y., Tian Y. Z., Tang, M. L., Tian, M, Z (2024). Multivariate contaminated normal mixture regression modeling of longitudinal data based on joint mean-covariance model. Statistical Analysis and Data Mining, 17(1), e11653.
[30] Tian, Y. Z., Wu, C. H., Tang, M. L., Tian, M. Z (2024). Bayesian relative composite quantile regression with ordinal longitudinal data and some case studies. Journal of Statistical Computation and Simulation. Accepted.
[31] Tian, Y. Z., Wu, C. H., Tai, L. N., Mian, Z. B., Tian, M. Z (2024). Bayesian relative composite quantile regression approach of ordinal latent regression model with L_1/2 regularization. Statistical Analysis and Data Mining, Accepted.
[32] Tian, Y. Z., Wu, C. H., Tang, M. L., Tian, M. Z (2024). Bayesian joint relatively quantile regression approach of latent ordinal multi-response linear models. AStA Advances in Statistical Analysis, Accepted.
[33]田玉柱,冉延平,陳平(2010).基于極值理論的EXPAR時序模型異常點診斷．數理統計與管理,29(4),628-636.
[34]田玉柱,呂建虎,陳平(2011).基于正交試驗的菜椒産量影響因素的分析.數理統計與管理,30(1),173-177.
[35]田玉柱,田茂再,陳平(2012).數據分組和右截尾情形下混合指數分布的參數估計.數理統計與管理,6,981-989.
[36]田玉柱,田茂再,陳平(2012).數據分組和右截尾下廣義指數分布的參數估計及應用.數學進展,41(6),755-762.
[37]田玉柱,田茂再,陳平(2012).數據分組和右删失下混合廣義指數分布的參數估計.應用概率統計,28(6),561-571.
[38]田玉柱,何萬生,夏鴻鳴,劉志強(2014).基于多元統計和時間序列方法的渭河水質評價及預測.數理統計與管理,05,761-769.
[39]田玉柱,李二倩,田茂再,羅幼喜(2017).删失混合效應模型的分位回歸及變量選擇.數學學報,60(2),315-334.
[40]田玉柱,韓學鋒,田茂再(2017).Estimating mixed exponential distributions under hybridcensoring.應用概率統計,33(2),191-202.
[41]田玉柱,邱曉鵬,田茂再(2017).廣義逐步混合删失方案下廣義指數分布的參數推斷. 應用概率統計,33(4),369-384.
[42]田玉柱,王立勇,武新乾,田茂再(2019).Gibbs sampling algorithm Of Bayesian weightedcomposite quantile regression.應用概率統計,35(2),178-192.
[43]田玉柱,田茂再(2021).Bayesian LASSO-regularized weighted composite quantileregression with its application. 應用概率統計,37(4),390-404.
[44]張麗平,田茂再,田玉柱(2023).廣義逐步混合删失方案下逆威布爾分布分布的參數推斷.系統科學與數學,43(12),3339-3360
