举办日期：2021年8月2日至2021年8月7日
举办地点：网络线上授课+线下答疑
学员人数：10+90人（线下10人、线上90人）

课程简介：

      2021年暑期学校的主题为生存分析(Survival Analysis)，它是研究生存现象和响应时间数据及其统计规律的一门学科。具体来说，它是根据试验或调查数据对感兴趣的生存时间或结局事件时间进行分析和推断，并研究生存或结局时间与众多影响因素间关系的方法。生存分析是生物统计学中研究复杂数据最常用的应用工具，其在生物学、临床医学、公共卫生、疫苗等药物研发、精准医疗、保险精算、可靠性研究等领域有着广泛且重要的实际应用。

授课专家：

Danyu Lin
University of North Carolina at Chapel Hill
林丹瑜：美国北卡罗来纳大学生物统计系的丹尼斯•吉林斯杰出教授（Dennis Gillings Distinguished Professor），莱恩伯格综合癌症中心成员和艾滋病研究中心成员。作为国际著名的生物统计学家，林教授对生物统计学的理论和方法，尤其是生存分析、临床实验设计与分析，做出了许多开创性的贡献。在国际领先的统计和医学杂志上发表了200余篇的学术论文，被引用频次超过4万。他提出和发展的许多统计方法已被纳入流行的教科书和主要的统计软件包，在临床实验和流行病研究中有广泛的应用。由于Danyu Lin对卫生统计领域的卓越贡献，林教授于1999年获得美国卫生协会颁发的著名Mortimer Spiegelman金质奖章，于2015获得国际统计联合会颁发的著名George W. Snedecor奖章，是为数不多获得美国国家卫生研究院颁发的杰出贡献奖的科学家。他是美国统计协会和国际数理统计学会的当选会士。长期担任顶级国际学术期刊《Biometrika》和《Journal of the American Statistical Association》的副主编，也是美国食品药品监督管理局（FDA）的特别顾问。

Donglin Zeng
University of North Carolina at Chapel Hill
曾冬林：北卡罗来纳大学教堂山分校的生物统计系教授。于1993年和1995年先后获中国科技大学数学系理学学士和硕士学位，2001年获密歇根大学安娜堡分校统计学博士学位。曾教授2010年当选国际数理统计学会（IMS）的会士，2011年当选美国统计学会（ASA）会士。同时， 他也是国际生物统计学会(IBS)，国际泛华统计学会(ICSA)和ENAR (Eastern North American Region) 的专业会员。主要研究方向包括半参数模型、机器学习、高维推理、个性化医疗、生存分析、因果推理、统计遗传学和临床试验分析。他至今发表超过200篇统计和生物统计学及相关的论文，参与13部英文著作或相关章节的编著。长期担任《Journal of the
American Statistical Association》，《Science China Mathematics》，《Scandinavian Journal of Statistics》，《Statistica Sinica》等国际著名统计学刊的副主编。

助教简介:
Baosheng Liang
Peking University
梁宝生：北京大学公共卫生学院生物统计系副研究员，硕士生导师。2016年博士毕业于北京师范大学概率论与数理统计专业， 2 0 1 3 至2016年在读期间先后以联合培养博士生和助研身份分别在美国北卡罗来纳大学教堂山分校生物统计系和美国纽约哥伦比亚大学生物统计系学习生物统计学；博士毕业后，在香港大学统计及精算系做博后。出站后，在北京大学医学部工作至今。研究领域为数理统计学和机器学习算法等，在震后PTSD、帕金森疾病、阿尔兹海默病和肺癌等疾病的临床复杂数据的建模方法等方面开展了系列研究。在Biometrika、Statistica Sinica等国内外知名杂志上发表论文18篇, 参与完成译著1部，教材2部。主持国家自然科学基金1项，北京市自然科学基金1项，作为骨干成员参与国自然面上项目2项，百度基金1项。

课程形式:

上午8:00-11:00线上授课，zoom会议全程直播；下午2:00-5:00线下答疑和课程辅导

课程信息:

学员待遇：

学员按照规定完成所有课程的教学活动，完成作业和考核后，由北京大学公共卫生学院、北京国际数学研究中心联合颁发课程的结业证书。旁听生不强制要求完成作业，亦不颁发证书。本课程不收取任何费用，外地学员如来京上课，需自行解决差旅食宿并自行购买保险。

组织委员会：

周晓华（北京大学）
梁宝生（北京大学）

项目主办方：
北京大学公共卫生学院
北京国际数学研究中心

项目承办方：
北京大学公共卫生学院生物统计系