胡桂开
发布人:刘伦  发布时间:2016-06-29   浏览次数:3509

胡桂开男,1977年生,博士,教授,硕士生导师。

  

招生专业:数学(概率论与数理统计,应用统计)

  

研究方向:参数估计与最优预测、非参数(半参数)模型统计推断和应用统计。

  

教学与科研:主持国家自然科学基金1项,主持江西省自然科学基金2,主持江西省教育厅科技项目2项、主持省高校人文社科项目和省级教学研究项目各1项,参加完成国家社科基金项目、省级科研项目多项,发表学术论文40余篇,其中SCIEI收录15篇。获得省级教学成果三等奖多项,多次指导全国大学生数学建模竞赛获得国家奖和省级奖。主要承担了《概率论基础》、《高等数理统计》等研究生课程的教学以及《高等数学》、《线性代数》、《概率论与数理统计》、《实用回归分析》、《统计预测与决策》、《专业英语》等本科生课程的教学。

  

学生要求:欢迎有一定的数学基础,对统计理论及其应用研究有一定的兴趣,能够吃苦耐劳,自律学习的同学报考。

  

联系方式:huguikai97@163.com

  

发表的部分论文如下:

[1]Guikai Hu, Qingguo Li, Shenghua Yu. Linear minimax prediction of finite population regression coefficient under a balanced loss function. Communications in Statistics-Theory and Methods, 201645(24): 7197-7209.(SCI)

[2]Ping Peng, Guikai Hu. The admissible minimax estimator in Gauss-Markov model under a balanced loss function. Statistics, 2016, 502):271-277. (SCI)

[3]Ping Peng, Guikai Hu, Muhua Ding. Comparisons of estimators for regression coefficient in a misspecified linear model with elliptically contoured errors. Journal of the Korean Statistical Society,201645:477-489. (SCI)

[4]Ping Peng, Guikai Hu, Jian Liang. All admissible linear predictors in the finite populations with respect to inequality constraints under a balanced loss function. Journal of multivariate analysis, 2015, 140: 113-122. (SCI)

[5]Guikai Hu, Shenghua Yu, Han Luo. Comparisons of variance estimators in a misspecified linear model with elliptically contoured errors. Journal of multivariate analysis, 2015, 133: 266-276. (SCI)

[6]Guikai Hu, Qingguo Li, Shenghua Yu. Optimal and minimax prediction in multivariate normal populations under a balanced loss function. Journal of multivariate analysis, 2014, 128, 154-164. (SCI)

[7]Guikai Hu, Qingguo Li, Shenghua Yu. Risk comparison of improved estimators in a linear regression model with multivariate t errors under balanced loss function. Journal of applied mathematics, 2014, Article ID 129205. (SCI)

[8]Guikai Hu, Ping Peng. Matrix linear minimax estimators in a general multivariate linear model under a balanced loss function. Journal of multivariate analysis, 2012111286-295.(SCI)

[9]Guikai Hu, Qingguo Li, Ping Peng. Minimax estimator of regression coefficient in normal distribution under balanced loss function. Linear algebra and its applications, 20124361228-1237. (SCI)

[10]Guikai Hu, Ping Peng. All admissible linear estimators of a regression coefficient under a balanced loss function, Journal of multivariate analysis, 20111021217-1224. (SCI)

[11]Guikai Hu, Ping Peng. Admissibility for linear estimators of regression coefficient in a general Gauss-Markoff model under balanced loss function. Journal of statistical planning and inference, 2010, 140: 3365-3375. (SSCI, SCI)

[12]Hu Guikai, Peng Ping. Optimal estimator of regression coefficient in a general Gauss-Markov model under a balanced loss function. 应用概率统计,2015,31(2):

113-124.

[13]Hu Guikai, Peng Ping. Linear admissible prediction of finite population regression coefficient under a balanced loss function. 数学杂志,2014, 34(5): 820-828.

  

主持和参与的课题如下:

1、国家自然科学基金,11661003,参数和半参数回归模型的估计比较及预测理论研究,2017/01-2020/12,主持。

2、江西省自然科学基金,20161BAB201033,有限正态总体的贝叶斯预测推断,2016/01-2018/12,主持。

3、江西教育厅科技项目,GJJ150582,复杂数据下半参数EV模型的变量选择,2016/01-2018/12,主持。

4、江西省高校人文社会科学规划基金,TJ1401,高维数据下基于惩罚思想的组合预测方法与应用研究,2014/09-2016/12,主持。

5、江西省青年科学基金,20144BAB2110001,椭球等高分布下线性模型参数估计的优良性研究,2014/01-2016/12,参加。

6、江西省青年科学基金,20122BAB211007、平衡损失下线性统计模型的估计与预测,2012/09-2014/12,主持。

7、江西省教育厅科技项目,GJJ12388,正态线性模型的几个参数估计问题,2012/01-2014/12,主持。