预告:数学与统计学院系列学术活动

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2019-06-13 来源:数学与统计学院

报告承办单位:数学与统计学院

报告内容:Stability and backward bifurcation of epidemic models

报告人姓名陈玉明

报告人所在单位:Department of Mathematics, Wilfrid Laurier University

报告人职称/职务及学术头衔:教授,博导

报告时间:2019年6月18日 周二?#34900;?0:00

报告地点:云?#21015;?#21306;理科楼A419

报告人简介陈玉明(Yuming Chen)教授分别于1991年和1994年从?#26412;?#22823;学获应用数学学士学位?#36864;?#22763;学位,并于2000年从加拿大约克大学(York University)获理学博士学位,2000年9月至2001年6月在加拿大阿尔伯塔大学(University of Alberta)做博士后。从20001年7月起,一直任教于加拿大罗瑞尔大学(Wilfrid Laurier University)。现为该校数学系正教授、博士生导师。主要研究兴趣为动力系统?#22836;?#20989;微分方程理论及其在生物数学和神经网络?#26800;?#24212;用。已在包括 SIAM Journal on Mathematical Analysis, Nonlinearity, Journal of Differential Equations, Physica D, Proceedings of the American Mathematical Society, Mathematical Biosciences, Neural Networks等国际著名刊物发表论文90余篇,其成果被同行广泛引用,曾获安大略省科技与创新部早期研究者奖。主?#33267;?项加拿大国家自然科学与工程理事会(NSERC)科研基金项目,参与了3项中国国家自然科学基金面上项目。积极参与高质量人才如硕士生、博士生、博士后的培养。陈教授与中国学者有广?#33322;?#27969;与合作,曾入选山西省“百人计划”。

 

 

 

报告承办单位: 数学与统计学院

报告内容: Empirical likelihood inference for Varying coefficient ARCH-M models

报告人姓名: 凌仕卿

报告人所在单位: 广州大学经济与统计学院

报告人职称/职务及学术头衔: 教授、博士生导师

报告时间: 2019年6月19日周三?#34900;?:00

报告地点: 理科楼A-419

报告人简介: 李元,博士,教授,博士生导师。1998年?#26412;?#22823;学概率统计系获博士学位。现任中国现场统计研究会资源与环境统计分会理事长,广东省现场统计学会理事长,全国工业统计学教学研究会副理事长,全国统计教材编审委员会委员,中国现场统计研究会常务理事,中国教育统计学会常务理事,《数理统计与管理》和《应用概率统计》编委。曾多次访问澳洲联邦科学与工业研究院(CSIRO)、美国圣母大学、意大利帕多瓦大学、香港理工大学、香港中文大学、香港科技大学等高校及研究单位。

    李元教授长期从事数理统计及其应用的研究工作,其研究领域涉及时间序列?#27835;?/span>, 非参数统计,金融统计,风险管理等。先后主持国家自然科学基金项目6项,教育部博士点基金项目1项,其它科研项目8项,出版的书和著作共5本, 在《Biometrika》, 《Statistica Sinica》, 《Journal of Time Series Analysis》, 《Science China Mathematics》, 《The Chinese Bulletin of Science》等国内外权威刊物上发表论文八十余篇。

报告摘要:Varying coefficient ARCH-M models are studied. The empirical likelihood  method is applied to estimate both parametric and nonparametric components in the model. Asymptotic properties of empirical likelihood estimators are discussed.  Empirical likelihood ratio statistics are also constructed to test the risk aversion coefficient in the ARCH-M model. Simulations show that the proposed empirical likelihood estimators behave well.

 

 

 

报告承办单位: 数学与统计学院

报告内容: Empirical likelihood inference for Varying coefficient ARCH-M models

报告人姓名:李元

报告人所在单位: 广州大学经济与统计学院

报告人职称/职务及学术头衔: 教授、博士生导师

报告时间: 2019年6月19日周三?#34900;?:00

报告地点: 理科楼A-419

报告人简介: 李元教授,博士生导师。1998年?#26412;?#22823;学概率统计系获博士学位。现任中国现场统计研究会资源与环境统计分会理事长,广东省现场统计学会理事长,全国工业统计学教学研究会副理事长,全国统计教材编审委员会委员,中国现场统计研究会常务理事,中国教育统计学会常务理事,《数理统计与管理》和《应用概率统计》编委。曾多次访问澳洲联邦科学与工业研究院(CSIRO)、美国圣母大学、意大利帕多瓦大学、香港理工大学、香港中文大学、香港科技大学等高校及研究单位。

    李元教授长期从事数理统计及其应用的研究工作,其研究领域涉及时间序列?#27835;?/span>, 非参数统计,金融统计,风险管理等。先后主持国家自然科学基金项目6项,教育部博士点基金项目1项,其它科研项目8项,出版的书和著作共5本, 在《Biometrika》, 《Statistica Sinica》, 《Journal of Time Series Analysis》, 《Science China Mathematics》, 《The Chinese Bulletin of Science》等国内外权威刊物上发表论文八十余篇。

报告摘要:Varying coefficient ARCH-M models are studied. The empirical likelihood  method is applied to estimate both parametric and nonparametric components in the model. Asymptotic properties of empirical likelihood estimators are discussed.  Empirical likelihood ratio statistics are also constructed to test the risk aversion coefficient in the ARCH-M model. Simulations show that the proposed empirical likelihood estimators behave well.

 

 

 

报告承办单位: 数学与统计学院

报告内容: Joint Analysis of Longitudinal Data with Informative Observation and Terminal Event Times

报告人姓名: 孙六全

报告人所在单位: 中科院数学与系统科学研究院

报告人职称/职务及学术头衔: 研究员、博士生导师

报告时间: 2019年6月19日周三?#34900;?0:00

报告地点: 理科楼A-419

报告人简介: 孙六全,?#26657;?#20013;国科学院数学与系统科学研究院研究员,博士生导师,中国科学院数学与系统研究院统计中心副主任。现为《数理统计与管理》,《应用概率统计》, Journal of Systems Science and Complexity》,《Statistics and Its Interface》,《Statistics in Biosciences》,《Biostatistics & Epidemiology》,《Journal of Biometrics & Biostatistics》等杂志编委,科学出版社《数学大辞典》数理统计篇编委,中国第二届数学名词审定委员会委员和编委,《中国大百科全书》第三版统计学卷副主编,《中国大百科全书》第三版数学学科编委。现担任中国现场统计研究会副理事长,中国统计教育学会高等教育分会副会长,?#26412;?#24212;用统计学会副会长,中国现场统计研究会资源与环境统计分会常务副理事长,全国工业统计学教学研究会监事会会长,中国统计教育学会常务理事,国际生物统计学会中国分会-IBS-China常务理事,?#26412;?#22823;数据协会常务理事,全国统计方法应用技术标准化委员会第六分会副主任委员。美国《数学评论》特邀评论员,国?#19968;?#37329;委自然科学基金项目通信评议专家。国际华人统计协会会议Program Committee Member2018-2020)。

1998年获?#26412;?#22823;学理学博士学位,1998年至2000年在中国科学院应用数学研?#20811;?#20174;事博士后研究,2002年至2004年在美国Missouri-Columbia大学从事博士后研究。曾多次赴香港理工大学,香港中文大学和香港科技大学进行学术合作研究。孙六全主要从事生存?#27835;觶?#29983;物与医学统计,复发事件和纵向数据的统计推断,各种删失数据和不完全观察数据的统计?#27835;?#31561;方面的研究。在国内外核心刊物发表学术论文130余篇,包括统计顶级杂志JASA和Biometrika 8篇。已被SCI?#31456;?0多篇,EI?#31456;?篇,美国Math. Review?#31456;?00多篇。先后主持或主要参加了973重大项目,国家自然科学基金重大项目、重点项目和面上项目等18项。2007年部分工作入选为中科院数学院2007年度十大重要科技进展项目,2008年获中科院数学院“突出科研成果奖”。

报告摘要:In longitudinal observational studies, longitudinal variables are often correlated with observation times. Also, there may exist a dependent terminal event that stops the follow-up. In this article, we propose a joint modeling approach for analyzing longitudinal data with informative observation times and a terminal event. This approach introduces a shared frailty to specify the dependence structure among the longitudinal process, the observation and terminal event times. Some estimation procedures are developed for the model parameters and the degree of dependence. The asymptotic properties of the proposed estimators are established. The finite sample performance of the proposed estimators is examined through simulation studies. An application to a medical cost study for chronic heart failure patients from the University of Virginia Health System is provided. 

 

报告承办单位: 数学与统计学院

报告内容: 两类高阶代数微分方程的亚纯解

报告人姓名: 袁文俊

报告人所在单位: 广州大学数学与信息科学学院

报告人职称/职务及学术头衔: 教授,博士生导师

报告时间: 2019年6月19日周三?#34900;?1:00

报告地点: 理科楼A-419

报告人简介: 袁文俊:教授,博士生导师1957年8月生,四川安岳人,1998年7月理学博士(基础数学复?#27835;?#26041;向)毕业于中国科学院数学研?#20811;?#20013;国共产?#36710;?#21592;,留学归国人员,广州大学广州学者特聘教授,博士生导师。美国数学评论评论员。数学辞海复变函数论编委,国家与广东省自然科学基金项?#31185;?#35758;人。2003-2012年全国大学生数学建模竞赛广东省组委会委员。主要从事复?#27835;?#21450;其应用方向的学术研究工作。已在国内外《中国科学》等40余种专业期刊上公开发表学术研究论文160篇,其中国内核心期刊与境外期刊发表120篇(权威核心17篇,SCI、EI或ISTP检索68篇)。出版专著1部,发表译文5篇。30次被邀参加国际性学术会议,其中在香港、澳门、日本、澳大利亚和韩国的9次会议都得到外方的部分资助。被邀并获资助到澳大利亚科廷科技大学、日本山形大学、香港科技大学、香港大学、澳门大学、中科院数学所、南开大学陈省身数学研?#20811;?#31561;国内外知名大学与研?#20811;?#35775;问23次。

报告摘要:本报告?#26657;?#25105;们介绍近5年在运用Eromenko方法得到的关于高阶代数微分方程亚纯解的表示与应用的若?#23665;?#26524;。结合不同?#27835;黽记?#24471;到这些方程可积的充分必要条件和这些方程的亚纯解结构。我们的结果是这方面的开拓性成果。许多非线?#20113;?#24494;分方程的所有精?#26041;?#21487;期望利用我们获得的结果得?#20581;?#25105;们的研究结果表明,复方法是求数学物理中非线?#20113;?#24494;分方程精?#26041;?#19968;个强有力的工具。最后,我们提出若干类?#39057;?#38382;题,期望获得正面肯定的结果。

 

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