近日，我系在《Statistical Methods in Medical Research》杂志上发表一篇关于统计模拟的研究论文，我系周基元教授为通讯作者，香港大学统计及精算学系冯荣锦教授为第一作者。
统计学中，基于重抽样的假设检验问题通常需要对新提出检验统计量的第I类错误率与检验效能进行模拟研究。然而，现有基于重抽样的模拟方法相当耗时。该论文提出一种新的模拟方法，并对新方法的理论渐近性质与模拟效果进行研究。跟现有方法相比，新方法不仅大幅降低运算时间，而且大大降低估计第I类错误率与检验效能的均方根误。
《Statistical Methods in Medical Research》杂志2015年的影响因子为4.634，在Statistics & Probability（统计学与概率论）同类期刊中排名第1位（1/123），在Medical Informatics（医学情报）同类期刊中排名第1位（1/20），在Health Care Sciences& Services（医院管理）同类期刊中排名第4位（4/87），在Mathematical &Computational Biology（计算生物学）同类期刊中排名第4位（4/56）。
论文索引：Wing K Fung, KexinYu, Yingrui Yang, and Ji-Yuan Zhou*. Efficient Monte Carlo evaluation of resampling-based hypothesis tests with applications to genetic epidemiology. Stat Methods Med Res 0962280216661876, first published on August 8, 2016 as doi:10.1177/0962280216661876
摘要链接：http://smm.sagepub.com/content/early/2016/08/03/0962280216661876.abstract
PubMed链接：http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/27507290
