邹国华，首都师范大学特聘教授。博士毕业于中国科学院系统科学研究所，是国家杰出青年基金获得者、“新世纪百千万人才工程”国家级人选、中国科学院“百人计划”入选者、享受国务院政府特殊津贴，曾获中国科学院优秀研究生指导教师称号。 主要从事统计学的理论研究及其在经济金融、生物医学中的应用研究工作，在统计模型选择与平均、抽样调查的设计与分析、决策函数的优良性、疾病与基因的关联分析等方面的研究中取得了一系列重要成果，得到了国内外同行的好评与肯定，并被广泛引用。共出版教材2本，在《中国科学》（5篇）、Biometrika（2篇）、JASA（4篇）、Journal of Econometrics（7篇）、Genetics（3篇）、INFORMS Journal on Computing（1篇）等国内外顶级期刊上发表学术论文120余篇。主持或参加过近30项国家科学基金项目以及全国性的实际课题，提出的预测方法被实际部门所采用。现任或曾任国际统计学会推举委员、多个国内学会或其分会的常务理事/副理事长/副会长、多个国内外期刊的副主编、编委以及丛书编委。
论文出版物
1、 邹国华、宗先鹏（2021）.《社会调查与数据分析》，人民教育出版社，北京。
2、 刘胜楠、刘文君、邹国华*（2022）. 基于倾向值匹配的干扰数据检测方法。《系统科学与数学》，42(1)：153-174.
3、 Liao Jun, Wan A.T.K., He Shuyuan and Zou Guohua (2022). Optimal model averaging for multivariate regression models. Journal of Multivariate Analysis, 189: 104858.
4、 Liao Jun, Zou Guohua*, Gao Yan and Zhang Xinyu (2021). Model averaging prediction for time series models with a diverging number of parameters. Journal of Econometrics, 223(1): 190-221.
5、 Nelson B.L., Wan A.T.K., Zou Guohua, Zhang Xinyu and Jiang Xi (2021). Reducing simulation input-model risk via input model averaging. INFORMS Journal on Computing, 33(2): 672-684. *This paper is selected as the Feature Paper of the journal.
6、 Zhu Rong, Zhang Xinyu, Ma Yanyuan and Zou Guohua (2021). Model averaging estimation for high-dimensional covariance matrix with a network structure. Econometrics Journal, 24(1): 177-197.
7、 Li Xinmin, Zou Guohua, Zhang Xinyu and Zhao Shangwei (2021). Least squares model averaging based on generalized cross validation. Acta Mathematicae Applicatae Sinica, English Series, 37(3): 495-509.
8、 Zhang Xinyu, Zou Guohua, Liang Hua and Carroll R. J. (2020). Parsimonious model averaging with a diverging number of parameters. Journal of the American Statistical Association, 115(530): 972-984.
9、 Zhang Haili and Zou Guohua* (2020). Cross-validation model averaging for generalized functional linear model. Econometrics, 8(1): 7. **This paper is selected as the Feature Paper and highlighted on the Front Page of MDPI.com.
10、 Zhao Zhihao and Zou Guohua* (2020). Average estimation of semiparametric models for high-dimensional longitudinal data. Journal of Systems Science and Complexity, 33(6): 2013-2047.
11、 Liao Jun and Zou Guohua* (2020). Corrected Mallows criterion for model averaging. Computational Statistics and Data Analysis, 144: 106902.
12、 Liao Jun, Zong Xianpeng, Zhang Xinyu and Zou Guohua* (2019). Model averaging based on leave-subject-out cross-validation for vector autoregressions. Journal of Econometrics, 209(1): 35-60.
13、 Zhu Rong, Wan A.T.K., Zhang Xinyu and Zou Guohua (2019). A Mallows-type model averaging estimation for varying-coefficient partially linear models. Journal of the American Statistical Association, 114(526): 882-892.
14、 Liao Jun, Zou Guohua* and Gao Yan (2019). Spatial Mallows model averaging for geostatistical models. Canadian Journal of Statistics, 47(3): 336-351.
15、 Zong Xianpeng, Zhu Rong and Zou Guohua (2019). Improved Horvitz- Thompson estimator in survey sampling. Survey Methodology, 45(1): 165-184.
16、 Gao Yan, Zhang Xinyu, Wang Shouyang, Chong T.T.L. and Zou Guohua (2019). Frequentist model averaging for threshold models. Annals of the Institute of Statistical Mathematics, 71(2): 275-306.
17、 Zhu Rong, Zou Guohua* and Zhang Xinyu (2018). Model averaging for multivariate multiple regression models. Statistics, 52(1): 205-227.
18、 朱容，邹国华，张新雨（2018）. 部分函数线性模型的模型平均方法，《系统科学与数学》，38(7)：777-800.
19、 朱容，邹国华* （2018）. 半参数模型平均估计的渐近理论，《中国科学：数学》，48(8): 1019-1052.
20、 邹国华（2018）. 抽样方法，《医学统计学手册》第11章，方积乾主编，中国统计出版社，北京。
研究方向
统计学的理论研究及其在经济金融、生物医学中的应用研究
讲授课程
《概率论》、《随机过程》、《高等概率论》、《高等统计学》、《多元统计分析》
科研项目
（1） 面向医学领域数据标准化标注的数学理论与方法研究，北京市自然科学基金重点研究专项，2021年8月-2025年8月，主要成员。
（2） 超高维稀疏结构数据的统计分析，国家自然科学基金重点项目，2021年－2025年，主要成员。
（3） 复杂数据多重真伪性检验与抗干扰学习，科技委项目，2019年6月-2022年6月，子课题负责人。
（4） 大数据统计分析的模型平均方法，国家自然科学基金面上项目，2020年－2023年，主持。
（5） 基于宏观模型的粮食需求预测研究，中国科学院重点部署项目（前沿科学类），2017年－2018年，主要成员。
（6） 全空间信息系统建模理论，科技部国家重点研发计划，2016年－2021年，子课题负责人。
（7） 超复杂数据的建模、推断及应用，国家自然科学基金委员会海外及港澳学者合作研究基金（延续），2016年－2019年，主要成员（中方主持人）。
（8） 生物医学数据统计分析的方法、理论与应用，国家自然科学基金重点项目，2014年－2018年，主要成员。
学术会议
(1) 2016.6, Qingdao, China, ICSA China Statistics Conference,国际会议/大会报告, Frequentist model averaging with dependent data.
(2) 2018.6, Hong Kong, China, The 2nd International Conference on Econometrics and Statistics, 国际会议/邀请报告, Corrected Mallows model averaging approach.
(3) 2019.6, Haerbin, China, Lilac International Conference on Application of Statistics,国际会议/大会报告, Model averaging prediction for time series models with a diverging number of parameters.
(4) 2019.12, Hangzhou,China, The 11th ICSA International Conference,国际会议/邀请报告, On the asymptotic distribution of model averaging based on information criterion.
(5) 2019.12, Xiamen, China, Symposium on Modern Statistics of Xiamen University, 国际会议/大会报告, Model averaging prediction for time series models with a diverging number of parameters.