偏斜广义正态分布的构造及其应用

主讲人：程维虎（北京工业大学）

讲座时间：2022年3月23日（周三）下午14:00-15:00

地点：线下：综合楼644会议室

线上：腾讯会议：https://meeting.tencent.com/dm/vK8TJBt45uXE  讲座ID：539-398-074

主讲人简介

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，发表论文80余篇。与他人合作，出版教材或专著10部。招收（培养）各类研究生90余名。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、副理事长，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，北京大数据研究会常务理事，北京市企业评价协会监事长，《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。

讲座摘要

正态分布在统计学中占有重要地位。许多随机变量的分布都服从或近似地服从正态分布，且许多统计推断的理论是建立在样本的总体服从正态分布的基础之上。但也有许多数据的分布不是正态分布，具有偏峰、厚尾（或薄尾）的特征，用已有常见分布都不能很好地拟合数据。基于此，我们构造一类偏斜广义正态分布，该分布包含了几乎所有常见的连续型分布，且有优良的统计特性，便于开发、利用。我们给出该分布的构造理论和方法，研究新分布的特征，统计推断理论和方法，给出分布的重要应用。这一分布的开发和利用，极大地改善了Box—Cox数据变换的理论和方法，使数据分布的拟合更加精准、有效。