本人致力于统计理论和数据驱动的统计方法研究，对一些重要问题进行深入研究，得到一些有意思结果。在非参数中位数估计及其光滑参数选择、混合纵向数据的统计方法和理论，光滑度估计等方面提出了几种新的统计方法。此外，还进行医学统计等方面的应用研究。在交叉核实(cross-validation, CV)的研究中，提出了选择光滑参数的中位数交叉核实准则(MCV criterion),发展了与文献中处理这类问题截然不同的方法和技术，证明了MCV估计具有强一致相合性，这个结果是非平凡的，文献中普遍使用的交叉核实估计只有平均相合性。密度函数估计是统计学中最基本的问题，研究了半参数密度函数的惩罚似然估计方法，提出了估计参数分量和非参数分量的有效计算方法，从Bayes观点出发提出了选择光滑参数的广义最大似然准则。在非常一般的条件之下，利用再生核Hilbert空间理论证明了惩罚似然估计的相合性和收敛速度。研究了混合Poisson和连续响应纵向数据的统计分析方法，建立了这类数据的基本模型和统计推断方法，提出了相关性随时间变化时的参数估计方法。
[1] Zhongguo Zheng and Ying Yang (1998). Cross validation and median criterion，Statistica Sinica, 8:907-921.
[2] Ying Yang (2006)，M-cross-validation in local median estimation，Acta Mathematica Sinica-English Series，22:1565-1582
[3] Yang, Ying，Kang Jian，Mao, Kai，Zhang Jie (2007). Regression models for mixed Poisson and continuous longitudinal data，Statistics in Medicine, 26:3782-3800.
[4] Ying Yang (2009).Penalized Semiparametric Density Estimation. Statistics and Computing,19:355-366.
[5] Yang Ying and Ye Fei (2013). General relative error criterion and M-estimation. Frontiers of Mathematics in China, 8:695-715.
[6] Yuanyuan Shen, Tianxi Cai, Yu Chen, Ying Yang and Jinbo Chen (2015). Retrospective likelihood-based methods for analyzing case-cohort genetic association studies. Biometrics, 71:960-968.
[7] Hong, Yiping; Zhou, Zaiying; Yang, Ying (2020). Hypothesis testing for the smoothness parameter of Matern covariance model on a regular grid, J. Multivairate Analysis,177.
[8] Li, Bo; Zhou, Zaiying; Zhang, Li; Yang，Ying (2020). Testing treatment-by-period interaction in four-period crossover trials. Pharmaceutical Statistics, 19:145-163
