琼Opsomer

Vice President; Statistical Fellows Committee Co-Chair

Jean Opsomer Ph值.D., 是否有25年以上应用统计方法回答研究问题的经验. 他目前负责几个大型韦斯特调查项目的统计方法. 他曾在美国国家科学院的6个委员会任职, 工程, 他是加拿大统计局统计方法咨询委员会的现任成员. 他是美国统计协会调查研究方法分会主席,《365体育亚洲唯一官方入口》副主编. 他也是马里兰大学数学系的兼职教授, 学院公园. 

此前,博士. Opsomer是科罗拉多州立大学和爱荷华州立大学统计学系的教员. 作者或合著同行评议论文80篇, 他开发了用于灵活建模的统计方法, 变量的选择, 和评估, 重点是半参数和分层建模和统计数据集成. 他是美国统计协会(American Statistical Association)和数理统计学会(Institute of Mathematical Statistics)的会员,也是国际统计学会(International Statistical Institute)的当选成员. 他是美国数理统计学会卡弗奖章和华盛顿统计学会考克斯奖的获得者.

为了表彰他在这一领域的贡献. Opsomer被任命为韦斯特高级统计研究员和统计研究员委员会联合主席, 就重要的调查统计问题提供谘询,并探讨应用统计的最新进展.

教育

Ph.D.康奈尔大学运筹学中心
M.B.A.芝加哥大学金融学院
M.S.比利时鲁汶天主教大学管理工程专业

领域的专业知识

选定的出版物

石米.d日耳曼尼奥., 赖特D. J.Sulaeman H.H,戴夫.芬克R.V.Notari E.P.、绿色V.,施特劳斯D.凯斯勒维.Destree米., Saa P.威廉姆森P.C.西蒙斯G.,蹒跚.L., Opsomer J.琼斯J.M.Kleinman年代.和布希M.P. (2021).

使用美国献血者进行国家严重急性呼吸综合征冠状病毒2抗体血清监测:扩大国家献血者血清监测计划的基础.

李Z.Hallisey E.刘易斯B.院线K.,威廉姆斯.M.,怀特曼.Rivera-Gonzalez L.O.克拉克K.E.N.克莱顿H.,点., Opsomer J.D., Gundlapalli.,琼斯J。. (2021).

一项全国献血者研究表明,社会脆弱性和农村地区与较高的SARS-CoV-2感染诱导的血清流行率相关, 美国, 2020年7月至2021年6月.

琼斯J.M.石米.Sulaeman H., 芬克R.V.H,戴夫., 莱维米.E.d日耳曼尼奥.、绿色V.Notari E., Saa P.,带给B.J.,施特劳斯D.凯斯勒维.,他还.Reik R.罗斯曼年代.Destree米.阮K.-A.塞耶斯米.,湖.,探条D.W.里特米.Latoni G.福利B.森那美年代.戈林J.布朗N.E.古尔德C.V.院线K.Benoit T.J.米勒米.J.,弗里曼D., 8月.,弗莱.M.Azziz-Baumgartner E.,大厅.J.,麦克尼尔., Gundlapalli.V.Basavaraju年代.V.戈贝尔年代.I.巴顿米.E.卡斯特B.威廉姆森P.西蒙斯G.Thornburg N.J.Kleinman年代.,蹒跚.L., Opsomer J.D.和布希M.P. (2021).

基于献血估计美国感染和疫苗诱导的SARS-CoV-2血清流行率, 2020年7月——2021年5月.

徐X.迈耶米.C., Opsomer J.D. (2021).

利用调查数据改进不等式约束域均值估计的方差估计.

石米.d日耳曼尼奥., 赖特D.J.Sulaeman H.H,戴夫., 芬克R.V.Notari E.P.、绿色V.,施特劳斯D.凯斯勒维.Destree米., Saa P.威廉姆森P.C.西蒙斯G.,蹒跚.L., Opsomer J.琼斯J.M.Kleinman年代.和布希M.P. (2021).

使用你的.S. 国家对严重急性呼吸综合征冠状病毒2型抗体血清监测的献血者:扩大国家献血者血清监测计划的基础.

Erciulescu一.L., Opsomer J.D.,和Breidt F.J. (2021).

一个桥梁模型,以协调基于多个调查数据的统计数据.

Opsomer J., 陈一.Chang W.-Y.和福利D. (2021).

U.S. 在美国,私营部门的就业率高于教育部门.S.美国培养的博士科学家和工程师:2019年博士学位获得者调查的结果.

Piesse一., Opsomer J., Dohrmann年代., DiGaetano R., Morganstein D., 泰勒K., Carusi C., 海兰德一. (2021).

烟草和健康人口评估研究的纵向使用.

Oliva-Aviles C.迈耶米.C., Opsomer J.D. (2020).

受定性约束的域方法的估计和推理.

哈里森年代.P.Schoen R., Atcitty D.Fiegener R.Goodhue R.天堂K.,房子C.C.约翰逊R.C.分类帐E.小V., Opsomer J.D.肖N., Soltis D.E.,后年代.M.托斯E.,和Young S.A. (2020).

为当地的种子供应做准备.

Meilan-Vila一., Opsomer J.D.Francisco-Fern和ez米.,和Crujeiras R.M. (2020).

具有空间相关误差的回归模型的拟合优度检验.

奥尔森K.史密斯J.D.霍维茨R.Keeter年代.小V.,软炭质页岩.Mathiowetz N.A.麦卡锡J.S.O ' brien E., Opsomer J.D., Steiger D.4格维.苏J.Suzer-Gurtekin Z.T.Turakhia C.,和瓦格纳J。. (2020).

从电话调查到自我管理和混合模式调查的转变:AAPOR工作组报告.

Dohrmann年代., 琼斯米.Kalton G., Opsomer J. (2019).

检讨上门住户调查的地址覆盖范围扩大计划.

Erciulescu一.L.Opsomer J.D. (2019).

基于模型的方法预测员工薪酬组成部分.

Oliva-Aviles C.迈耶米.C., Opsomer J.D. (2019).

单调域均值估计的有效性检验.

马H.小川T.K.Sminkey T.R.Breidt F.J.小V.M., Opsomer J.D.福斯特J.R.范·沃里斯·D.A. (2018).

为改善夏威夷海洋休闲渔业监测而进行的试点调查.

Breidt F.J., Opsomer J.D.,黄C.M. (2018).

辅助数据不完全匹配的模型辅助调查估计.

于H.Y,王., Opsomer J.D.P,王.,庞塞N. (2018).

基于设计的半参数广义线性混合模型小面积估计方法.

德布拉班特K.曹F., Gijbels我., Opsomer J.D. (2018).

具有随机设计相关误差和未知相关结构的局部多项式回归.

Breidt F.J. 和 Opsomer J.D. (2017).

利用现代预测技术的模型辅助勘测估计.

Hern和ez-Stumpfhauser D.Breidt F.J., Opsomer J.D. (2016).

用变分近似选择小面积圆形数据分层模型.

吴J.迈耶米.C., Opsomer J.D. (2016).

域的概观估计是指尊重自然顺序.

Opsomer J.D.Breidt F.J.白色的米.,和李阳. (2016).

两阶段抽样中的逐次差分复制方差估计.

马H.小川T.K.Breidt F.J.小V.M., Opsomer J.D.Sminkey T.R.霍金斯C., Bagwill.范·沃里斯·D.A. (2016).

夏威夷瓦胡岛海岸渔业试点调查.

Breidt F.J., Opsomer J.D.和桑切斯-博雷戈一世. (2016).

精细分层下的非参数方差估计:一种替代垮落地层的方法.

Ranalli米.G.Breidt F.J., Opsomer J.D. (2016).

小面积估计的非参数回归方法.

Hern和ez-Stumpfhauser D.Breidt F.J., Opsomer J.D. (2016).

循环数据的分层贝叶斯小面积估计.

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