一、个人简介

何道江，男，1980年生，博士，教授，博士生导师，主要研究领域是数理统计和应用统计。现任发展规划处副处长、学科建设办公室副主任，E-mail: djhe@ahnu.edu.cn.

二、主要学习经历

1998.9－2002.7   安徽师范大学本科生，获理学学士学位

2003.9－2006.7   安徽师范大学硕士研究生，获理学硕士学位

2008.9－2011.7   北京理工大学博士研究生，获理学博士学位

2015.3－2015.7   中国科学院数学与系统科学研究院，访问学者

2016.5－2016.8   美国密苏里大学，访问学者

2018.7－2018.8   新加坡国立大学，访问学者

三、 讲授课程

本科生：数理统计、贝叶斯统计、时间序列分析、计量经济学、数学建模

研究生：高等数理统计、多元统计分析、线性模型、贝叶斯统计分析

四、 研究方向

贝叶斯统计分析、高维数据分析、可靠性数据分析

五、 主要研究课题

1. 国家社会科学基金一般项目：客观贝叶斯统计推断及其在退化数据分析中的应用研究，主持，在研。

2. 安徽省自然科学基金面上项目：高维数据统计分析的贝叶斯方法，主持，在研。

3. 教育部人文社会科学研究一般项目：可靠性数据的统计建模及其客观贝叶斯分析，主持，结题。

4. 国家自然科学基金青年项目：基于后验预测分布的Bayes推断及相关问题研究，主持，结题。

5.  全国统计科学研究计划重点项目：基于贝叶斯的统计p-值及其在心理测量模型中的应用，主持，结题。

六、 代表性研究论文

● Xu Kai, Shi Huijun, He Daojiang*. Center-outward ranks and signs for testing conditional quantile independence. Statistica Sinica, 2025+, in press.

● Xu Kai, Cheng Qing*, He Daojiang. On summed nonparametric dependence measures in high dimensions, fixed or large samples. Computational Statistics and Data Analysis, 2025, 205, 108109.

● He Daojiang, Shi Huijun, Xu Kai*, Cao Mingxiang. A high-dimensional test for the k-sample Behrens-Fisher problem. Journal of Nonparametric Statistics, 2023, 35: 239-265.

● He Daojiang*, Cheng Jinjiao, Xu Kai. High-dimensional variable screening through kernel-based conditional mean dependence. Journal of Statistical Planning and Inference, 2023, 224: 27-41.

● He Daojiang, Sun Dongchu*, He Lei. Objective Bayesian analysis for the Student-t linear regression model. Bayesian Analysis, 2021, 16: 129-145.

● Xu Kai*, He Daojiang. Omnibus model checks of linear assumptions through distance covariance. Statistica Sinica, 2021, 31: 1055-1079.

● He Daojiang*, Liu Huanyu, Xu Kai, Cao Mingxiang. Generalized Schott type tests for complete independence in high dimensions. Journal of Multivariate Analysis, 2021, 183, 104731.

● Xu Kai*, Tian Yan, He Daojiang. A high dimensional nonparametric test for proportional covariance matrices. Journal of Multivariate Analysis, 2021, 184, 104762.

● He Daojiang*, Wang Yunpeng, Chang Guisong. Objective Bayesian analysis for the accelerated degradation model based on the inverse Gaussian process. Applied Mathematical Modelling, 2018, 61: 341-350.

● He Daojiang*, Wu Jie. Admissible linear estimators of multivariate regression coefficient with respect to an inequality constraint under matrix balanced loss function. Journal of Multivariate Analysis, 2014, 129: 37-43.

● He Daojiang*, Xu Xingzhong. A goodness-of-fit testing approach for normality based on the posterior predictive distribution. Test, 2013, 22: 1-18.

七、招生方向

概率论与数理统计（博士研究生）、统计学（学硕）、应用统计（专硕）