专家简介：程维虎，理学博士，现任北京工业大学理学部统计与数据科学系教授，北京工业大学国家级精品课程“概率论与数理统计课程”责任教授，应用统计专业学位硕士点责任教授，统计学博士生导师。长期从事工业统计(特别是可靠性统计和统计质量管理)，随机变量分布的拟合优度检验，Logistic回归等方面的研究。主持或参加国家自然科学基金多项，省部级基金项目40余项，发表学术论文80余篇。与他人合作，出版教材或专著10部。招收各类研究生95名。两次获北京市教学科研成果一等奖，2013年获中国科协先进工作者称号，2014年获第十届北京市高等学校教学名师奖。
现任全国工业统计学教学研究会常务理事、副会长，中国现场统计研究会常务理事，中国统计教育学会常务理事，中国统计学会理事，第七届全国统计教材编审委员会常务委员，北京市企业评价协会监事长，北京大数据研究会副理事长，北京交叉科学学会常务理事，《数理统计与管理》期刊副主编，《统计研究》及《中国食品研究》等编委等。
报告摘要：K.Pearson在1900年发表的关于分布的拟合优度卡方检验的论文常被学者们认为是“近代统计学的发端”。这篇论文是统计学中的一个重要问题，即一组随机观测数据（样本）可否合理地看成是来自其分布完全已知的总体，给出了一个判断准则。自那之后，该问题的研究有了极大发展：有的是Pearson开辟方向上的拓展和深入，有的是基于新概念上的研究。后者的一个代表性例子是Kolmogorov在上世纪三十年代提出的分布的检验。今天我们“老瓶装新酒”，将这一思想融于回归分析，“一石二鸟”地进行某些数据分布的假设检验与参数估计。方法简单，思想清新，实用性强。
腾讯会议号：346-7234-7308
时间：2022年5月12日上午10:20-11:50
