2024年1月7日发(作者:数学试卷出题怎么编辑答案)

概率统计硕士学位论文答辩与学术报告

2005级概率论与数理统计专业硕士学位论文答辩将于6月2日(星期六)8:00-16:00在工商行政管理楼2楼多媒体教室进行。同时,我们荣幸邀请到摩根大通银行HONG Xiao博士于16:00做银行业风险建模方面的学术报告。

欢迎各位老师与同学们参加!

硕士论文答辩

答辩硕士生:张一大

答辩题目:独立序列和两两NQD序列的强大数定律

导师:林正炎

答辩硕士生:晋 田

答辩题目:试验结果为连续量的自适应罐子模型

导师:林正炎

答辩硕士生:荣 江

答辩题目:关于马尔可夫不等式和切比雪夫不等式的一类推广

导师:林正炎

答辩硕士生:张 文

答辩题目:相依Bootstrap均值的几个大数定律

导师:林正炎

答辩委员会:

主席: 韩丹夫 浙江大学数学系 教授、博导

成员:

张立新

浙江大学数学系

浙江大学数学系

浙江大学数学系

浙江大学数学系

教授、博导

苏中根 教授、博导

副教授、硕导

副教授、硕导

张 奕

张帼奋

答辩时间: 2007年6月2日上午8:00-下午16:00

答辩地点: 浙江大学玉泉校区工商行政管理楼2楼多媒体教室

硕士论文答辩

答辩硕士生:姜军成

答辩题目:相依随机变量迭代方程的极限定理

导师:张立新

答辩硕士生:胡燕清

答辩题目:随机分配法则Drop-the-loser的补充性质

导师:张立新

答辩硕士生:楼 颖

答辩题目:一类随机过程之乘积的泛函极限定理

导师:张立新

答辩硕士生:王 娟

答辩题目:强平稳相依序列的精确渐进性的一般形式

导师:张立新

答辩委员会:

主席: 韩丹夫 浙江大学数学系 教授、博导

成员:

林正炎

浙江大学数学系

浙江大学数学系

浙江大学数学系

浙江大学数学系

教授、博导

苏中根 教授、博导

副教授、硕导

副教授、硕导

张 奕

张帼奋

答辩时间: 2007年6月2日上午8:00-下午16:00

答辩地点: 浙江大学玉泉校区工商行政管理楼2楼多媒体教室

硕士论文答辩

答辩硕士生:刘 庆

答辩题目:相依随机变量的强收敛性

导师:苏中根

答辩硕士生:施明华

答辩题目:随机变量组列的完全收敛性质

导师:苏中根

答辩硕士生:张锦丽

答辩题目:关于经验似然方法的一些研究

导师:苏中根

答辩委员会:

主席: 韩丹夫 浙江大学数学系 教授、博导

成员:

林正炎

浙江大学数学系

浙江大学数学系

浙江大学数学系

浙江大学数学系

教授、博导

张立新 教授、博导

副教授、硕导

副教授、硕导

张 奕

张帼奋

答辩时间: 2007年6月2日上午8:00-下午16:00

答辩地点: 浙江大学玉泉校区工商行政管理楼2楼多媒体教室

硕士论文答辩

答辩硕士生:李树亮

答辩题目:考虑投资回报率的最优再保险问题的研究

导师:张奕

答辩硕士生:张锐

答辩题目:VaR风险准则下的最优再保险

导师:张奕

答辩硕士生:杨晶晶

答辩题目:重尾分布下相关问题的研究

导师:张奕

答辩委员会:

主席: 韩丹夫 浙江大学数学系 教授、博导

成员:

林正炎

浙江大学数学系

浙江大学数学系

浙江大学数学系

浙江大学数学系

教授、博导

张立新 教授、博导

苏中根 教授、博导

副教授、硕导

张帼奋

答辩时间: 2007年6月2日上午8:00-下午16:00

答辩地点: 浙江大学玉泉校区工商行政管理楼2楼多媒体教室

硕士论文答辩

答辩硕士生:邱雷颦

答辩题目:基于广义指数分布与区间数据的加速寿命试验的研究

导师:张帼奋

答辩委员会:

主席: 韩丹夫 浙江大学数学系 教授、博导

成员:

林正炎

浙江大学数学系

浙江大学数学系

浙江大学数学系

浙江大学数学系

教授、博导

张立新 教授、博导

苏中根 教授、博导

副教授、硕导

张奕

答辩时间: 2007年6月2日上午8:00-下午16:00

答辩地点: 浙江大学玉泉校区工商行政管理楼2楼多媒体教室

学术报告

报告题目:Risk Modeling in Banking Industry

演讲人: Dr. HONG Xiao

Decision science senior manager and Corporate risk specialist of

JPMorgan Chase Bank (摩根大通银行)

时间:6月2日(星期六)下午4:00

地点:工商楼2楼多媒体教室

Abstarct: A brief induction of bank industry in U.S. Especially focus on the

applications of statistical modeling for credit card business. Details include different

types of models for different business objectives and open issues. The keys to success

for statisticians in real world are also covered.


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