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Korbinian Strimmer

大白话：慕尼黑大学统计系学者，Schäfer-Strimmer 2005（SAGMB 4(1), Article 32）的 共同作者之一，那篇论文把 Ledoit-Wolf 的收缩估计推进到闭式并用到了基因关联网络推断上。 研究主线：大尺度协方差 / 相关估计 + 基因关联网络推断 + 生物统计方法论。

与量化相关的核心工作

  • **2005 SAGMB*** —— *A Shrinkage Approach to Large-Scale Covariance Matrix Estimation and Implications for Functional Genomics（与 Schäfer 合著）。 LW (2003) 引理 1 的闭式代入 + 目标矩阵 D + GGM 推断；PPV 在所有 n 下稳定在 0.9。
  • **2005 *Bioinformatics***（Schäfer & Strimmer 2005a）—— 经验贝叶斯 GGM 框架（local fdr + mixture）。
  • **2005 *AIP Conf. Proc.*** —— 大尺度 GGM 学习。
  • 后续 SAGMB / Biostatistics 系列：经验贝叶斯变量筛选、收缩 t 统计量（opm）、fdr 工具链。

工程贡献

  • R 包 corpcor —— LW 收缩协方差 / 相关 + 偏相关。
  • R 包 GeneTS —— microarray 数据的 GGM 推断。
  • R 包 longitudinal —— 纵向数据相关矩阵的收缩估计。
  • R 包 st / sda —— 收缩 t 统计量与判别分析。

学术履历

  • 德国慕尼黑大学统计系（DFG Emmy-Noether 研究资助）。
  • 与 W. Schmidt-Heck、R. Guthke、K. Bayer（维也纳农业大学的 E. coli microarray 合作 是 SS05 §3.5 应用案例的来源。

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