刘汉中
副教授
研究方向： 高维数据统计推断，因果分析
地址：清华大学伟清楼212-B室
电话：010-62780575
邮箱：lhz2016@tsinghua.edu.cn
BACKGROUND
- 北京大学统计学博士
- 加州大学伯克利分校统计系联合培养博士
- 加州大学伯克利分校统计系博士后（2014-2016）
TEACHING
- 统计推断
- 高等概率论2
GRANT
| 项目来源 | 项目内容 | 项目期限 | 项目金额 | 负责人 |
| 国家自然科学基金 | 面上项目 | 2020年–2024年 | 52万（元） | 刘汉中 |
| 国家自然科学基金 | 青年项目 | 2018年-2020年 | 24万（元） | 刘汉中 |
| 科技部 | 国家重点研发计划子课题 | 2017年–2020年 | 43万(元) | 邓柯、刘汉中（参与） |
PUBLICATIONS
- Liu, H., Xu, X., & J. J. Li (2020). A bootstrap Lasso + Partial Ridge method to construct confidence intervals for parameters in high-dimensional sparse linear models. Statistica Sinica, 30, 1333-1355.
- Liu, H., & Yang, Y. (2019). Regression-adjusted average treatment effect estimates in stratified randomized experiments. Biometrika.
- Liu, H., & Yu, B. (2017). Comments on: High-dimensional simultaneous inference with the bootstrap. Test, 26(4), 740-750.
- Bloniarz, A., Liu, H., Zhang, C. H., Sekhon, J. S., & Yu, B. (2016). Lasso adjustments of treatment effect estimates in randomized experiments. Proceedings of the National Academy of Sciences, 113(27), 7383-7390.
- Wu, L., Yang, Y., & Liu, H. (2014). Nonnegative-lasso and application in index tracking. Computational Statistics & Data Analysis, 70, 116-126.
- Liu, H., & Yu, B. (2013). Asymptotic properties of Lasso+ mLS and Lasso+ Ridge in sparse high-dimensional linear regression. Electronic Journal of Statistics, 7, 3124-3169.