北京大学数学科学学院与统计科学中心姚方教授团队近期在Journal of the American Statistical Association（JASA)同时在线发表三篇最新研究成果，[1]提出了新的针对平稳时空数据的弱可分性检验的方法和理论；[2]实现了对函数型数据的可调参在线估计并大幅提升了计算效率；[3]通过保序分割的思想建立了数据驱动与错误率可控的变点个数选择新方法。这些成果对大数据分析中的时空建模、实时数据流在线学习以及复杂结构异变探查等前沿问题做出了原创性探索，具有重要的实际应用价值。


2021年发表论文：
[1] Decai Liang, Hui Huang, Yongtao Guan and Fang Yao*. Test of weak separability for spatially stationary functional field.Journal of the American Statistical Association.Published online,https://doi.org/10.1080/01621459.2021.2002156.
[2]. Ying Yang and Fang Yao* . Online estimation for functional data.Journal of the American Statistical Association.Published online,https://doi.org/10.1080/01621459.2021/2002158.
[3].Hui Chen, Haojie Ren, Fang Yao* and Changliang Zou . Data-driven selection of the number of change-points via error rate control.Journal of the American Statistical Association.Published online, https://doi.org/10.1080/01621459.2021.1999820.