Les recherches du Dr Tang portent sur l'inférence causale et son intersection avec la science moderne des données. Ses intérêts de recherche comprennent l'inférence causale avec des facteurs de confusion non mesurés, la randomisation mendélienne, la sélection de variables pour la modélisation causale et les effets causaux quantiles. Le Dr Tang a obtenu son baccalauréat ès sciences à l'Université des sciences et technologies de Chine en 2020, son doctorat en statistique à l'Université de Toronto en 2024, et a travaillé comme chercheur postdoctoral à l'Université Washington de Saint-Louis entre 2024 et 2025.
Publications sélectionnées
- Tang, D., Kong, D., Pan, W., and Wang, L. (2023) Ultra-high dimensional variable selection for doubly robust causal inference. Biometrics, 79(2), 903-914.
- Zhou,Y., Tang, D., Kong, D., Wang, L. (2024) The Promises of Parallel Outcomes. Biometrika, (2), 537-550.
- Tang, D., Kong, D., and Wang, L. (2025) The synthetic instrument: From sparse association to sparse causation. Journal of the Royal Statistical Society, Series B.