基本资料
于力超，男，汉族，经济学博士，副教授，硕士生导师
学习和工作经历
教育背景：
2004年9月-2008年7月，中国科学技术大学统计学专业，获理学学士学位；
2008年9月-2011年7月，中国科学技术大学概率论与数理统计专业，获理学硕士学位；
2014年8月-2015年8月，美国威斯康星大学麦迪逊分校统计系，联合培养博士研究生；
2013年9月-2016年7月，中国人民大学统计学专业，获经济学博士学位
工作经历：
2011年7月-2013年7月，中国空间技术研究院，助理工程师
2016年7月-2019年7月，中央民族大学理学院，讲师
2019年7月至今，中央民族大学理学院，副教授
教学与研究领域
研究方向：
抽样调查、统计建模，具体包括小域估计、复杂抽样调查数据分析、时空数据分析方法及应用。
主要讲授课程：
抽样调查（本科）、统计模型（本科）、空间解析几何（本科）、统计模型（研究生）等。
主持和参加的科研项目
1、主持完成国家社会科学基金项目：基于小域估计的民族地区贫困和不平衡发展程度测度研究 2018-2023
2、主持完成全国统计科学研究项目重点项目：相依抽样调查数据模型的统计推断及在民族人口和教育领域的应用 2017-2019
3、主持完成全国统计科学研究项目：复杂抽样设计下指标小域估计方法研究及在共同富裕统计监测中的应用 2022-2024
4、主持完成北京高校青年教师社会调研项目：北京地区高校近五年少数民族毕业生就业状况调查分析 2017
5、主持完成北京市“双百行动计划”青年教师社会调研项目：北京市少数民族流动人口社会融合状况调查及影响因素研究 2019
6、主持完成中央民族大学自主科研项目：分层模型分析方法在民族人口和教育领域的应用（2017）、基于时空模型的小域估计方法
研究（2021）、考虑抽样设计方案的小域估计方法及其在宏观经济指标测度中的应用研究（2023）
7、参与国家社会科学基金项目：复杂半参数空间自回归模型的理论研究及其在我国区域人口流动分析中的应用 2021-
8、参与教育部人文社科项目：基于广义线性混合模型的稳健分层贝叶斯小域估计方法及应用研究 2023-
主持的教学类项目
1、2024年度中央民族大学“一流本科课程”建设项目《抽样调查》
2、2022年度中央民族大学研究生精品示范课程培育项目《统计模型》
3、2022年教育部产学合作协同育人项目《大数据背景下统计建模与数据分析实践教学平台建设》
4、2020年度中央民族大学在线课程建设与混合式教学改革项目《统计模型》
获奖情况
获2016年度中央民族大学课堂教学效果奖
获2017年度中央民族大学课堂教学效果奖
获2019年度中央民族大学课堂教学效果奖
获2020年度中央民族大学课堂教学效果奖
2021年获中央民族大学首届“最受学生欢迎老师”奖
获2017年度北京高校青年教师社会调研项目优秀成果奖（北京地区高校近五年少数民族毕业生就业状况调查分析）
获2019年度“双百行动计划”北京高校青年教师社会调研项目教师组优秀成果奖（北京市少数民族流动人口社会融合状况调查及影响因素研究）
2021年获评北京市普通高校优秀本科毕业设计（论文）优秀指导教师
多次获全国应用统计专业学位研究生教育教学成果奖、全国大学生市场调查与分析大赛优秀指导教师奖、全国大学生统计建模大赛优秀指导教师奖。
学会任职：
全国工业统计学教学研究会青年统计学家协会常务理事；
中国商业统计学会理事；
北京应用统计学会理事
中国现场统计研究会教育统计与管理分会理事
中国工业统计学教学研究会民族统计与数据科学分会理事
代表性成果
已发表科研论文二十余篇。近年代表性论文：
[1] 于力超，刘雪敏，俞翰君，早期隔代抚养经历对初中生非认知能力的影响研究——基于考虑分层结构的倾向得分模型，人口与发展，2024,30(4): 89-103.
[2] Hanjun Yu, Xinyi Xu, Lichao Yu. Hierarchical Bayesian Bivariate Spatial Modeling of Small Area Proportions with Application to Health Survey Data[J]，Statistical Methods in Medical Research. (SCI，corresponding author，2025，DOI: 10.1177/09622802251316968）
[3] 于力超，张雅琳，任雪雁，白雪菲，我国鸡蛋价格波动规律和影响因素研究——基于PVAR模型和空间计量模型，数学的实践与认识，2024,54(9): 52-69.
[4] 俞翰君，赵琬迪，于力超，基于广义非对称拉普拉斯分布的贝叶斯线性混合效应分位数回归模型，数理统计与管理，2024, 43(05): 830-846.
[5] 叶夏纪，于力超，基于响应变量对数变换的Fay-Herriot模型的小域估计方法与应用，系统科学与数学. （通讯作者，2024，网络首发：https://doi.org/10.12341/jssms240258）.
[6] 李采霞, 于力超. 考虑时空效应的小域估计模型的理论发展与应用研究[J], 数理统计与管理，(通讯作者，录用）
[7] Hanjun Yu, Lichao Yu. Flexible Bayesian quantile regression for nonlinear mixed effects models based on the generalized asymmetric Laplace distribution[J], Journal of Statistical Computation and Simulation, 2023, 93(15): 2725-2750.（通讯作者，SCI期刊论文）
[8] 冯凡，于力超，敖晓秋，疫情冲击及补贴退坡背景下消费者新能源汽车购买意愿及影响因素研究，中央民族大学学报（自然科学版），2023，32(02): 61-68.（通讯作者）
[9] 殷彤，于力超，鲍伟，精准扶贫背景下电商扶贫产品消费者满意度及其影响因素研究，数理统计与管理，2022,41(04): 599-609.（通讯作者）
[10] 于力超，俞翰君，相依结构样本次序统计量的随机比较及逐步删失寿命试验参数估计方法研究，数理统计与管理，2021,40(01): 61-70.
[11] 于力超. 小区域贫困指标估计方法的比较与模拟[J], 统计与决策, 2020, 36(11): 32-36.
[12] 于力超. 基于模型的小域估计方法及其拓展——由单变量推广到多变量情形[J], 数理统计与管理, 2019, 38(3): 473-482.
[13] 于力超，非随机缺失机制下基于模型的参数似然估计方法研究，数理统计与管理，2019, 38(6)：977-985.
[14] 李腾，魏传华，于力超，基于混合地理加权Fay-Herriot模型的小域估计，应用数学，2019,32(02): 339-348.
[15] 于力超, 金勇进. 基于分层模型的缺失数据插补方法研究[J], 统计研究, 2018, 35(11): 93-104. (此文被人大报刊复印资料《统计与精算》2019年第2期全文转载）
[16] 于力超，基于联合模型法和完全条件法的分层多重插补方法研究，数理统计与管理, 2018, 37(4): 639-651.
[17] 于力超，协变量数据缺失情形下的参数估计方法，统计与决策，2018, 34(17): 9-13.
[18] 于力超，纵向抽样调查中缺失值的预防和处理方法，统计与决策，2018, 34(20): 9-13.
[19] 于力超，抽样调查领域分层结构数据分析方法研究，调研世界，2018, 2: 55-58.
[20] 于力超，抽样调查领域分层模型相关理论及估计方法研究，数学的实践与认识，2018, 48(16): 185-195.
[21] 于力超，纵向调查中缺失数据的来源及插补调整方法，中央民族大学学报（自然科学版），2017, 26(03): 32-36.
[22] 于力超，金勇进，含非随机缺失数据的面板数据参数估计方法，统计研究,2016, 33(1): 95-102.
[23] 于力超，金勇进，王俊，缺失数据插补方法探讨——基于最近邻插补法和关联规则法，统计与信息论坛, 2015, 30(1): 35-40.
联系方式：
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