Le professeur Jiahua Chen est titulaire d’une chaire de recherche du Canada de niveau I au Département de statistique de la University of British Columbia. Jiahua est né en Chine, où la Révolution culturelle l’a empêché de recevoir une éducation élémentaire ordinaire et de compléter ses études secondaires. Au lieu de cela, il a travaillé à plein temps pendant trois ans sur des chantiers de construction au lieu d’aller à l’école. En dépit de cela, il a fini par être admis à l’Université de science et de technologie de Chine à Hefei, décrochant un diplôme de premier cycle en mathématiques en 1982, puis une maîtrise en statistique de l’Academia Sinica de Beijing en 1985. Il a complété son doctorat sous la direction du professeur C. F. Jeff Wu à l’Université du Wisconsin en 1990 et a travaillé comme boursier postdoctoral sous la supervision du professeur Jack Kalbfleisch. En 1991, il a rejoint la University of Waterloo à titre de professeur adjoint et a été promu professeur agrégé en 1996, puis professeur en 2001. En 2007, il a obtenu sa chaire de recherche à la University of British Columbia.

Jiahua a contribué de manière exceptionnelle à la recherche en statistique dans de nombreux domaines, dont la planification d’expérience, l’échantillonnage, la vraisemblance empirique, les modèles de mélange fini et les applications en génétique. Par ailleurs, il a exceptionnellement bien servi les communautés statistiques canadienne et internationale, notamment en tant que rédacteur en chef de La revue canadienne de statistique et président de l’International Chinese Statistical Association. Il possède une feuille de route impressionnante en tant qu’éducateur, ayant supervisé de nombreux étudiants au doctorat et à la maîtrise; bon nombre de ses anciens étudiants sont aujourd’hui des chercheurs et enseignants actifs dans des universités canadiennes ou étrangères.

Dans sa thèse doctorale, Jiahua a utilisé des représentations matricielles d’Hadamard pour identifier des isomorphismes dans les plans factoriels fractionnaires à deux niveaux et développer une méthode systématique pour obtenir des plans optimaux. Les articles résultant de cette thèse et publiés dans les Annals of Statistics ont fait l’objet de nombreuses citations. Ces recherches ont été étendues à divers domaines ces dernières années; elles ont produit d’excellents résultats dans des domaines de pointe. 

L’échantillonnage est un autre de ses domaines d’expertise. Ses travaux sur l’imputation par voisin le plus proche pour la non-réponse dans les données de sondage ont été très largement cités. Dans deux articles corédigés avec Jun Shao, en particulier, il aborde le vieux problème de l’évaluation de l’exactitude des estimés; les auteurs mettent au point une théorie cohérente et établissent la validité théorique des méthodes en jeu. Ces travaux sont largement reconnus par les spécialistes des techniques d’échantillonnage et ont été identifiés comme d’importance fondamentale par W. Fuller lors de la conférence internationale sur les récents progrès en échantillonnage de sondage de 2002. Jihua a également joué un rôle très important dans la théorie et l’application de la vraisemblance empirique. Ses travaux avec Jing Qin et d’autres ont permis de développer la vraisemblance empirique dans un contexte de populations finies. Son article fondamental paru en 1993 dans Biometrika est largement cité et constitue le fondement de nombreux travaux ultérieurs. Tout comme d’autres, Jiahua continue à en explorer les conséquences et les extensions. Il a d’ailleurs publié un article important sur les intervalles de confiance non paramétriques dans La revue canadienne de statistique (Chen, Chen et Rao, 2003).

Jiahua a également largement contribué à la littérature sur les modèles de mélange. Son article original paru en 1995 dans les Annals of Statistics sur les taux de convergence optimaux pour l’estimation des modèles de mélange est largement cité. Depuis, il a étudié la distribution limite du rapport des vraisemblances dans divers cadres, puis généralisé et raffiné de nombreux résultats publiés. Plus récemment, il explore et met au point des méthodes permettant de tester l’ordre d’un mélange. De tels problèmes se posent naturellement en génétique statistique et les spécialistes de cette discipline s’y intéressent de très près. Ses travaux sur la distribution asymptotique du rapport des vraisemblances pour tester l’homogénéité par opposition à un mélange normal à deux composants avec une variance commune est un tour de force qui produit un résultat intéressant et inhabituel. Les résultats asymptotiques des rapports des vraisemblances sont généralement très compliqués; Jiahua et ses coauteurs ont développé l’idée de méthodes de vraisemblance modifiées ou pénalisées. Cette approche restitue au problème un degré de régularité et conduit à des résultats asymptotiques relativement plus simples et à des procédures faciles à mettre en œuvre. Ces travaux ont conduit à plusieurs articles dans La revue canadienne de statistique (Chen, 1998), le Journal of the Royal Statistical Society, Journal of the Royal Statistical Society: Series B (Statistical Methodology) (Chen, Chen et Kalbfleisch, 2001, 2004), Statistica Sinica (Chen et Chen, 2003; Fu, Chen et Kalbfleisch, 2009), ainsi que dans le Journal of Statistical Planning and Inference (Chen et Kalbfleisch, 2005).

Plus récemment, Jiahua a concentré ses énergies sur les domaines de recherche généraux de sa Chaire de recherche du Canada, à savoir l’application des modèles de mélange fini à la génétique statistique. Il a poursuivi ses travaux sur l’estimation de l’ordre d’un modèle de mélange fini dans plusieurs excellents articles, récemment publiés dans les Annals of Statistics (Chen et Li, 2009) et le Journal of the American Statistical Association (Li et Chen, 2010; Chen, Li et Fu, 2012). Par ailleurs, son article dans Biometrika (Chen et Chen, 2008) contribue de façon importante à généraliser le critère d’information bayésien aux problèmes de grandes dimensions si communs dans les applications à haut débit en génétique et dans d’autres domaines. Cet article a déjà fait l’objet de nombreuses citations. Jaihua a aussi continué ses recherches sur la vraisemblance empirique, présentant d’importants résultats qui étendent la méthode aux problèmes avec contraintes. 

Les contributions de Jiahua ont été reconnues à maintes reprises. Il est membre élu de l’Institut de statistique mathématique (2005) et membre élu de l’American Statistical Association (2009). En 2005, il s’est également vu remettre le prix CRM-SSC pour ses réalisations exceptionnelles en sciences statistiques. En 2007, il a obtenu une chaire de recherche du Canada de niveau I, qui vient d’être renouvelée. En outre, il a remporté des prix de recherche de la University of Waterloo et de la University of British Columbia.