Инин Фань — китайско-американский статистик, заведующий кафедрой делового администрирования Centennial Chair и профессор кафедры наук о данных и операций Школы бизнеса Маршалла в Университете Южной Калифорнии . [1] В настоящее время она является заместителем декана программы PhD в USC Marshall. Она также занимает совместные должности в USC Dana и Колледже литературы, искусств и наук Дэвида Дорнсайфа, а также в Keck Medicine в USC. Ее вклад в статистику и науку о данных был отмечен бронзовой медалью Гая Королевского статистического общества в 2017 году [2] и лекцией о медали Института математической статистики в 2023 году [3]. Она была избрана членом Американской статистической ассоциации в 2019 году [4] и членом Института математической статистики за основополагающий вклад в многомерный вывод, выбор переменных, классификацию, сети и непараметрическую методологию, особенно в области финансовой эконометрики, а также за добросовестную профессиональную службу в 2020 году [5].
Фан вместе со своими коллегами разработала несколько популярных статистических и научных инструментов, включая обобщенный информационный критерий (GIC), имитации модели X (MXK), глубокий обучающий вывод с использованием имитаций (DeepLINK) и статистический вывод о профилях членства в больших сетях (SIMPLE), а также некоторую фундаментальную асимптотическую теорию для многомерных случайных лесов и собственных векторов больших случайных матриц.
Некоторые из ее репрезентативных публикаций включают в себя:
В настоящее время она является соредактором журнала «Journal of Business & Economic Statistics». Кроме того, она является редактором IMS по статистике Surveys, а также редактором-координатором IMS-CUP для серии учебников/монографий IMS-Cambridge University Press.