概率论
概率论是研究随机现象的数量规律的一门学科，起源于17世纪中叶，已有300多年的历史。Demere、Pascal、Ferma等人首先研究和讨论了这个问题。后来，伯努利提出了大数定律，高斯和泊松进一步推动了这个理论的发展。1906年，俄国数学家马尔可夫（Markov）提出了所谓的马尔可夫链的数学模型。1934年，前苏联数学家Khinchine提出了平稳过程理论。20世纪初完成的勒贝格测度积分理论及随后发展起来的抽象测度积分理论为概率论的公理化体系的建立奠定了基础。由于科学技术发展的迫切需要，概率论在20世纪和21世纪再次迅速发展。本团队概率论研究的重点是概率极限理论、随机矩阵、随机过程、高等概率论。 [学术团队]
数理统计
数理统计学是一门以数据为研究对象、揭示其内在规律的学科。它以概率论为理论基础，对不确定性现象进行大量的观测或试验，以有效的方法获取样本、提取信息，进而对随机现象的统计规律（如其参数、分布、相关性等）进行推断。它起源于18世纪中叶，经历了描述统计和推断统计两个阶段，并逐渐形成了抽样调查、参数估计、假设检验、多元统计、大样本统计、非参数统计、统计决策、贝叶斯统计、实验设计、线性模型、序贯分析、质量控制、稳健统计、保险精算等众多分支。随着大数据时代的到来和数字经济的飞速发展，高维复杂数据的统计推断成为数理统计研究的热点。本研究团队围绕统计推断理论与应用的前沿问题开展研究，主要兴趣包括大样本统计理论、高维时空数据分析、非参数统计、数据降维、高维随机矩阵检验、厚尾数据分析、生物医学统计、统计计算以及大数据理论中的统计方法等。同时也与实际单位协作，解决政府部门、各行各业提供的有关数据分析、统计决策等方面的课题。[学术团队]
计量经济学
计量经济学是研究经济数据的统计规律性的经济学的一个分支。它以经济理论和统计学为基础，综合运用统计学、大数据分析方法与信息技术，建立经济计量模型，定量分析研究具有随机性特征的经济变量之间的关系。可以分为理论计量经济学和应用经济计量学两类。理论经济计量学主要是结合所观测数据的结构特征，研究相应的统计推断方法与理论，为解决实际问题提供理论支撑与指导。应用计量经济学是以经济理论为指导，以观测数据为依据，研究实证经济规律，用统计计量的方法解决具体问题。本研究团队围绕计量经济学理论与应用的核心问题开展研究，主要兴趣包括非平稳时间序列、函数型时间序列、变点分析、厚尾金融数据、空间计量模型和因子模型等。[学术团队]
生物统计学
[学术团队]