北京工业大学

吴密霞，博士，博士后， 副教授，1977年生。2004年博士毕业于北京工业大学，并留校任教。2006.8-2008.8年在美国国家健康研究院（NIH）作博士后访问研究。曾多次应邀访问香港理工大学。 主要研究方向为纵向数据分析、混合效应模型、多元分析和矩阵理论，在混合效应模型的最优估计问题上已取得了一定的成果。目前在国内外著名学术刊物 “Journal of Multivariate Analysis”，“中国科学”，“Journal of Statistical Planning and Inference” ，"Metrika"“Acta Mathematicae Sinica” 等上发表论文20 篇,其中10 篇被SCI 检索，并由科学出版社出版学术专著4 部。 其论文曾获得过第八届京津地区“五四”青年概率统计学术研讨会“钟家庆优秀论文”奖、和北京工业大学“校优秀博士毕业论文”奖。2009年入选 “北京市优秀人才培养资助计划”，2010年入选为北京市属高校人才强教深化计划“中青年骨干人才培养计划”, 2011年申请到国家自然科学基金面上项目一项, 2013年10月破格入选北京工业大学“京华人才”支持项目，曾主持国家自然科学基金青年基金、北京市自然科学基金、教育部留学回国人员科研启动基金等4项，目前新增主持国家自然科学基金面上项目、北京市自然科学基金等6项。

研究方向：线性模型和多元分析

研究兴趣：混合效应模型、纵向数据分析、多元分析和矩阵理论、高数数据分析

联系方式：

一、访问及合作

2004.1-3研究访问学者香港理工大学 应用数学系

2005.2-4研究访问学者香港理工大学 应用数学系

2006.8-2008.8 博士后美国国家健康研究院（NIH）

二、主持基金情况

正主持

2014.1-2016.12 北京工业大学京华人才支持计划项目

2014.1-2016.12北京市教委科技计划项目面上项目（km201410005011）

2012.1-2015.12国家自然科学基金面上项目（11171011）
 
2013.1-2015.12 北京市自然科学基金面上项目（1132007）
 
2013.1-2014.12 北京工业大学校基础研究基金项目

2011.1-2013.12 北京市属高等学校人才强教深化计划“中青年骨干人才培养计划”

曾主持

2010.1-2012.12北京市自然科学基金（112010）

2010.1-2012.12 教育部留学归国人员科研启动基金，（第36批获资助)

2009.1-2011.12 北京市优秀人才培养计划 (2009D005015000011)

2009.1-2011.12国家自然科学基金 青年基金 (10801005)

三、论文及专著

专著

1.吴密霞，刘春玲，《多元统计分析》，2014.6，科学出版社.

2.吴密霞，《线性混合效应模型引论》， 2013.1，科学出版社.
 
3.王松桂, 吴密霞, 贾忠贞,《矩阵不等式》（第二版）, 2006.6, 科学出版.

4.王松桂, 史建红, 尹素菊, 吴密霞, 《线性模型引论》, 2004.5, 科学出版社.

论文

吴密霞,赵延,混合效应模型下ANOVA估计和SD估计相等的充分条件,数学学报,2014, 57(3), 615-624.

赵静,程维虎,吴密霞,赵延,Panel数据模型中方差分量的广义p值检验,高校应用数学学报,2014, 29(2), 171-179.
 
吴密霞,孙兵,平衡数据下ANOVA估计和SD估计的比较,中国科学: 数学,2013, 43(8), 751-764.

Bing Sun, Mixia Wu, Optimal control of age-structured poulation dynamics for spread of universally fatal diseases, Applicable Analysis, 2013, 92(5), 901-921. (SCI: 098YL)

Mi-Xia Wu, Kai-Fun Yu, Aiyi Liu, Tie-Feng Ma,Simultaneous optimal estimation in linear mixed models, Metrika. 2012, 75(4): 471-489.

张赛茵, 吴密霞,张忠占,多元超结构Berkson测量误差模型的分析,应用概率统计,2012, 28(1),93-104.

Mi-Xia Wu, Kai-Fun Yu, Ai-Yi Liu, Exact inference on contrasts in means of intraclass correlation models with missing responses, Journal of Multivariate Analysis, 100 (2009) 301-308.（SCI）

Mi-Xia Wu, Kai-Fun Yu, Ai-Yi Liu, Estimation of Variance Components in the Mixed-Effects Models: A Comparison Between Analysis of Variance and Spectral Decomposition，Journal of Statistical Planning and Inferences, 139 (2009) 3962 -3973.（SCI）

Mi-Xia Wu, Kai-Fun Yu, Remarks on between estimator in the intraclass correlation model with missing data, Journal of Multivariate Analysis, 99 (2008) 2444-2452. （SCI)

Mi-Xia Wu, Song-Gui Wang, Kai-Fun Yu, Simultaneous optimality of LSE and ANOVA estimate in general mixed models, Acta Mathematicae Sinica, 24(2008) 1637-1650.（SCI）

Wai-Cheung Ip, Mi-Xia Wu, Song-Gui Wang, Heung Wong, Estimation for parameters of interest in random effects growth curve models, Journal of Multivariate Analysis, 98 (2007) 317-327.（SCI）

Bing Sun, Mi-Xia Wu, Maximum principle for optimal control of sterilization of prepackaged food, IMA J Math Control Info. 2007; 24(4): 493-505 (SCI:282HZ)

吴密霞, 王松桂, 线性模型下F-检验最优的误差方差结构, 数学学报, 49 (2006) 595-604

Mi-Xia Wu, Song-Gui Wang, A new method of spectral decomposition of covariance matrix in mixed effects models and its applications, Science in China, 48 (2005) 1451-1464.（SCI）

Mi-Xia Wu, Song-Gui Wang, Simultaneous optimal estimates of fixed effects and variance components in the mixed model, Science in China, 47 (2004) 787-799.（SCI）

吴密霞, 王松桂, 线性混合模型协方差阵的谱分解的一种新方法及其应用,中国科学,A缉, 2005, 35: 947-960.

吴密霞, 王松桂, 线性混合模型中固定效应和方差分量同时最优估计, 中国科学,A缉, 2005,34: 373-384.

Song-gui Wang, Mi-Xia Wu, Wei-qing Ma, Comparison of MINQUE and simple estimate of the error variancein the general linear models, Acta Mathematicae Applicatae Sinica, English Series, 2003, 19, 13-18.

Mi-Xia Wu, Song-Gui Wang, Parameter estimation in a partitioned mixed-effects model，(in English),Chinese Journal of Engineering Mathematics, 2002,19, 31-38.（EI）

Mi-Xia Wu, Song-Gui Wang, On estimation of variance components in the mixed-effects models for longitudinal data, Proceedings of East Asian Symposium on Statistics, December, 2002, 27-38.