程维虎  

一、个人基本情况

 

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姓名:程维虎       性别:男               

职称:教授         所在部门:理学部 统计与数据科学学院                 

社会兼职:

1.中国现场统计研究会常务理事、秘书长

2.全国工业统计学教学研究会常务理事、副理事长

3.中国统计教育学会常务理事

4.中国统计学会理事

5.北京市企业评价协会常务理事、理事长

6.北京大数据研究会常务理事、副理事长

7.全国统计教材编审委员会常务委员

8.《数理统计与管理》期刊编委、副主编

9.《统计研究》期刊编委    

二、主要研究方向

 

1.工业统计(特别是可靠性统计和质量管理统计)

2.统计分布理论及其应用

3.食品药品安全与风险评估

 

三、教育与工作经历

 

1980年9月进入北京工业大学应用数学系学习,1985年7月本科毕业后留校任教至今。2004年6月在北京工业大学获理学(概率论与数理统计专业)博士学位,2004年12月晋升教授职务,2012年遴选为统计学博士生导师。现任北京工业大学理学院统计学教授,全校公共课程“概率论与数理统计”(国家级精品课程、国家级精品资源共享课程)责任教授,应用统计专业学位硕士点责任教授。

长期从事数学类、统计学类本科生和研究生的教学工作(36年);长期从事统计学理论、方法及应用方面的科学研究与应用研究工作,主持或参加国家自然科学基金、省部级基金(课题)43项,发表学术论文80余篇,出版教材或专著10部,培养(招收)各类研究生80余名。                      

 

四、主要科研项目

国家自然基金项目:

1. 基于统计建模理论和深度学习技术的城市环境空气质量研究

2. 高维半参数模型的核机器学习方法及应用

3. 可靠性综合验证方法研究

4. 线性混合模型的参数统计

5. 线性模型理论与方法

6. 多元分布拟和优度检验

北京市自然基金项目:

7. 盆地大数据挖掘和智能诊疗模型的构建

8. 多指标统计过程控制图研究

9. 随机向量的生成及其在贮存寿命分析中的应用

10. 混合效应模型的理论与方法

11. 生存分析中的非参数统计方法及其应用

12. 经济统计模型理论与方法

13. 软件可靠性评估

国家部委项目:

14. 不完全数据下一类半参数回归模型的研究

15. 带有观测误差的临床试验的统计分析

16. 食品安全数据统计方法研究

17. 新型高度估计算法研究

18. 储氢设备性能测试及辅助工作

19. 基于粮食安全系统大数据对我国粮食安全问题的统计研究

20. 变环境储存可靠性研究

21. 大数据背景下半参数建模理论与方法研究

国际合作项目:

22. ***油井增产技术合作研究

北京市委办局项目:

23. 记录值下广义Pareto分布的统计推断及应用

24. 多元Logisti总体的统计推断及应用

25. 不完全数据下一类半参数回归模型的研究

26. 多元Logistic总体的统计推断及其应用

27. 统计经济模型的理论与方法

28. 线性经济模型的估计和预测

29. 不可计算性项目的参数

30. 截尾样本下广义Pareto分布模型的统计推断及其在极端事件中的应用

31. Logistic回归模型的估计诊断及应用

32. 高维半参数模型理论方法及应用

33. 生物种群增长的数学模型研究

34. 拟合优度检验的回归分析方法及应用

 

五、代表性成果与荣誉

发表的论文:

[1] Zhao Xu, Cheng Weihu, Zhang Pengyue. Extreme tail risk estimation with the generalized Pareto distribution under the peaks-over-threshold framework[J]. Communications in Statistics, 2020, 49(4): 827-844.

[2] Zhao Jing, Wu Mixia, Cheng Weihu, et al. Tests for p-regression coefficients in linear panel model when p is divergent[J]. Acta Mathematicae Applicatae Sinica, English Series, 2020, 36(3): 566-580.

[3] Hu Gouzhi, Cheng Weihu, Zeng Jie. Model averaging by jackknife criterion for varying-coefficient partially linear models[J]. Communication in Statistics Theory & Methods, 2020, 49(11), 2671-2689.

[4] Idriss Abdelmajid Idriss Ahmed, Cheng Weihu. The performance of robust methods in Logistic regression model[J]. Open Journal of Statistics, 2020, 10(1): 127-138.

[5] 胡国治, 程维虎, 曾婕. 协变量缺失下部分线性模型的模型选择和模型平均[J]. 应用数学学报, 2020, 43(3): 535-554.

[6] Zeng Jie, Cheng Weihu, Hu Gouzhi, et al. Model selection and model averaging for semiparametric partially linear models with missing data[J]. Communications in Statistics-Theory and Methods, 2019, 48(2): 381-395.

[7] Zhao Xu, Geng Xueyan, Cheng Weihu, et al. Statistical inference of the generalized Pareto distribution based on upper record values[J]. Statistics and its Interface, 2019, 12(4): 501 -510.

[8] Chen Haiqing, Cheng Weihu. Fitting type I generalized Logistic distribution by modified method based on percentiles[J]. Communication in Statistics-Simulation and Computation, 2019, 48(7): 2222–2227.

[9] Chen Haiqing, Cheng Weihu, Rong Yaohua, et al. Fitting the generalized Pareto distribution to data based on transformations of order statistics[J]. Journal of Applied Statistics, 2019, 46(3): 432-448.

[10] Chen Haiqing, Cheng Weihu, Jin Mingzhong. Parameter estimation for generalized Logistic distribution by estimating equations based on the order statistics[J]. Communications in Statistics-Theory and Methods, 2019, 48(6): 1506–1516.

[11] Zhao Xu, Cheng Weihu, Zhang Yang, et al. Confidence intervals of the generalized Pareto distribution parameters based on upper record values[J]. Acta Mathematicae Applicatae Sinica, 2019, 35(4):219-228.

[12] Zhao Xu, Zhang Zhongxian, Cheng Weihu, et al. A new parameter estimator for the generalized Pareto distribution under the peaks over threshold framework[J]. Mathematics 2019, 7(5), 406; https://doi.org/10.3390/math7050406.

[13] 曾婕, 程维虎, 陈海清. 缺失数据下部分线性变系数模型的模型平均[J]. 北京工业大学学报, 2019, 45(04): 405-412.

[14] Zhao, Jing, Cheng Weihu, Chen Haiqing, et al. Comparisons of several Pareto distributions based on record values[J]. Communications in Statistics: Theory and Methods, 2018, 47(10): 2456-2468.

[15] Zeng Jie, Cheng Weihu, Hu Guozhi, et al. Model selection and model averaging for semiparametric partially linear models with missing data[J]. Journal of the Korean Statistical Society, 2018, 47(3): 379–394.

[16] Rong Yaohua, Li Muyu, Cheng Weihu, et al. Efficiency, technology and productivity change of higher educational institutions directly under the ministry of education of China in 2007-2012. Procedia Computer Science, 2018, 139: 598-604.

[17] Rong Yaohua, Dave Zhao, Zhu Ji, Yun Wei, Cheng Weihu, and Li Yi. More accurate semiparametric regression in pharmacogenomics[J]. Statistics and Its Interface, 2018, 11(4): 573-580.

[18] 卢丹丹, 程维虎, 梅树江, 肖革新. 时空统计在食源性疾病中的应用[J]. 数理统计与管理, 2018, 37(1): 25-35.

[19] Zhao Jing, Feng Sanying, Cheng Weihu. Estimation in partially linear time-varying coefficients panel data models with fixed effects[J]. Journal of the Korean Statistical Society, 2017, 46(2): 267-284.

[20] Chen Haiqing, Cheng Weihu, Zhao Jing, et al. Parameter estimation for generalized Pareto distribution by generalized probability weighted moment-equations[J]. Communications in Statistics, 2017, 46(10): 7761 -7776.

[21] Chen Haiqing, Cheng Weihu, Zhu Leilei, et al. Parameter estimation for three-parameter generalized Pareto distribution by weighted nonlinear least squares[J]. Communication in Statistics- Theory and Methods, 2017, 46(23): 11440-11449.

[22] 韩雪, 程维虎. 基于矩和L矩的三参数型广义Logistic分布的参数估计[J]. 应用数学学报, 2017, 40(3): 331-344.

[23] 荣耀华, 程维虎. 基于数据包络分析方法的上市银行盈利效率研究[J]. 数理统计与管理, 2017, 36(6): 1069-1079.

[24] 韩雪, 程维虎. 三参数型广义Logistic分布参数的一类改进估计[J]. 数理统计与管理, 2016, 35(3): 445-455.

[25] 杨宜平, 程维虎, 杨振海. 一种新的聚类分析方法——自然聚类法[J]. 系统科学与数学, 2016, 36(5): 698-711.

[26] 赵旭, 陈立萍, 程维虎. Logistic回归模型在人口问题中的应用[J]. 应用概率统计, 2015, 31(6): 662-666.

[27] 戴家佳, 程维虎, 张忠占, 杨振海. 多个正态总体均值相等的VDR检验[J]. 中国科学: 数学, 2014, 44(11): 1203-1224.

[28] 赵静, 程维虎, 吴密霞, 赵延. Panel数据模型中方差分量的广义p值检验[J]. 高校应用数学学报A, 2014, 29(2): 171-179.

[29] 陈海清, 程维虎. 广义Pareto分布参数的最小二乘估计[J]. 应用概率统计, 2013, 29(02): 121-135.

[30] Yang Yiping, Xue Liugen and Cheng Weihu. An empirical likelihood method in a partially linear single-index model with right censored data[J]. Acta Mathematica Sinica, English Series, 2012, 28(5): 1041-1060.

[31] Yang Yiping, Xue Liugen and Cheng Weihu. Variable selection in the partially linear errors-in-variables models for longitudinal data[J]. Acta Mathematicae Applicatae Sinica, 2012, 28(4): 769-780.

[32] 张香云, 程维虎. 二项-广义Pareto复合极值分布模型的统计推断[J]. 应用数学学报, 2012, 35(03): 560-572.

[33] 杨宜平, 薛留根, 程维虎. 删失数据下单指标模型的经验似然推断[J]. 数学物理学报, 2012, 32(2): 297-311.

[34] 赵旭, 程维虎, 李婧兰. 广义Pareto分布的广义有偏概率加权矩估计方法[J]. 应用数学学报, 2012, 35(2): 321-329.

[35] 程维虎, 戴家佳, 杨振海, 张国志. 随机估计和VDR检验[J]. 数理统计与管理, 2012, 31(1): 32-54.

[36] 赵旭, 薛留根, 李婧兰, 程维虎. 广义Pareto分布近似广义最小二乘估计[J]. 北京工业大学学报, 2012, 38(5): 789-792.

[37] Xue Dong, Xue Liugen and Cheng Weihu. Empirical likelihood for generalized linear models with missing responses. Journal of Statistical Planning & Inference, 2011, 141(6): 2007-2020.

[38] Yang Yiping, Xue Liugen and Cheng Weihu. Two-step estimators in partial linear models with missing response variables and error-prone covariates. J Syst Sci Complex. 2011, 24(6): 1165-1182

[39] Yang Yiping, Xue Liugen and Cheng Weihu. The empirical likelihood goodness-of-fit test for a regression model with randomly censored data[J]. Communications in Statistics Theory & Methods, 2011, 40(3): 424-435.

[40] 杨宜平, 薛留根, 程维虎. 纵向数据下部分线性EV模型的变量选择[J].工程数学学报, 2011, 28(2): 211-219.

[41] Yang Yiping, Xue Liugen and Cheng Weihu. Variable Selection for Partially Linear Models with Randomly Censored Data[J]. Communications in Statistics-Simulation and Computation, 2010, 39(8): 1577-1589.

[42] 杨宜平, 薛留根, 程维虎. 响应变量存在缺失时部分线性模型的经验似然推断[J]. 高校应用数学学报A, 2010, 25(1): 43-52.

[43] 程维虎, 杨振海. 软件可靠性模型和估计[J]. 数理统计与管理, 2010, 29(1): 52-61.

[44] Yang Yiping, Xue Liugen and Cheng Weihu. Empirical likelihood for a partially linear model with covariate data missing at random[J]. Journal of Statistical Planning & Inference, 2009, 139(12): 4143-4153.

[45] 张国志, 杨振海, 程维虎. 基于最小路径与最小割集的复杂系统可靠性的描述与计算[J]. 数理统计与管理, 2009, 28(5): 811-825.

[46] 杨宜平, 薛留根, 程维虎. 变系数单指标模型中参数的经验似然[J]. 应用数学, 2009, 22(2): 283-290.

[47] Cheng Weihu, Yang Zhenhai. Multivariate Logistic Distribution[J]. Advances in Systems Science and Applications, 2008, 8(3): 415-420.

[48] 程维虎, 陈立萍, 王雪丽. 药物剂量响应曲线核函数估计法[J]. 数理统计与管理, 2007, 26(4): 747-752.

[49] Chen Dong, Cheng Weihu. An asymptotically best linear unbiased estimator for Logistic population based on the selected order statistics[J]. Advances in Systems Science and Applications, 2006, 6(4): 661-666.

[50] 杨振海, 程维虎. 非均匀随机数产生[J]. 数理统计与管理, 2006, 25(6): 750-756.

[51] 程维虎, 杨振海. 舍选法几何解释及曲边梯形概率密度随机数生成算法[J]. 数理统计与管理, 2006, 25(4): 494-504.

[52] 杨振海, 程维虎. 垂直密度表示及其应用[J]. 应用概率统计, 2006, 22(3): 329-336.

[53] 杨振海, 程维虎. 统计模拟[J]. 数理统计与管理, 2006, 25(1): 117-126.

[54] 陈冬, 程维虎. 利用样本分位数的Logistic总体分布参数的近似最佳线性无偏估计[J]. 应用数学学报, 2005(2): 325-332.

[55] 程维虎, 王莉丽. 负二项分布两种参数估计及其比较[J]. 数理统计与管理, 2004, 23(5): 52-56.

[56] 杨振海, 程维虎. 基于Logistic总体型截尾样本分布参数的近似极大似然估计[J]. 北京工业大学学报, 2004, 30(2): 235-240.

[57] 程维虎. 基于Logistic总体型截尾样本分布参数的极大似然估计[J]. 北京工业大学学报, 2004, 30(1): 114-119.

[58] 程维虎. 利用样本分位数的极值分布的参数估计[J]. 北京工业大学学报, 2002, 28(3): 326-328.

[59] 陈冬, 程维虎. 利用样本分位数的Logistic分布参数的渐近置信估计[J]. 数理统计与管理, 2002, 21(2): 52-55.

[60] 程维虎, 陈冬. Logistic分布参数的渐近置信估计(Ⅰ)[J].北京工业大学学报, 2001, 27(2): 169-173.

[61] 王莉丽, 程维虎, 杨振海. 生物种群的一类统计模型[J]. 数理统计与管理, 2001, 20(2): 27-30.

[62] 程维虎. 拟合优度检验的回归分析方法及其应用[J]. 北京工业大学学报, 2000, 26(2): 79-84.

[63] 来向荣, 程维虎. 复值独立同分布随机变量序列部分和的完全收敛性[J]. 北京工业大学学报, 2000, 26(3): 82-85.

[64] 程维虎. 极值分布变差系数及可靠度的置信区间[J]. 北京工业大学学报, 1999, 25(2): 25-30.

[65] 张昱, 程维虎, . 模式识别——优化迭代目标转换因子分析法同时测定硝基苯类化合物的研究[J]. 北京工业大学学报, 1999, 25(2): 13-18.

[66] 程维虎, 来向荣. 关于多维正态分布的三个定理[J]. 数理统计与应用概率, 1998, 13(4): 79-82.

[67] 刘礼宾, 程维虎. 阵地弹药贮存可靠性分析及试验数据处理[J]. 数理统计与应用概率, 1998, 13(4): 94-99.

[68] 李新云, 程维虎, . 模糊聚类——因子分析光度法同时测定工业废水中多组分酚[J]. 北京工业大学学报, 1997, 23(1):7-17.

[69] 邹声柱, 程维虎, 杨振海. 基于若干个样本分位点的参数估计方法[J]. 数理统计与应用概率, 1996, 11(4): 68-83.

[70] 程维虎, 胡京兴. 可列马氏链的可逆性[J]. 数理统计与应用概率, 1996, 11(2): 139-142.

[71] 程维虎, 陈奇志, 胡京兴. 连续时间参数下马尔可夫过程的可逆性[J]. 数理统计与应用概率, 1995, 10(4): 31-34.

出版的著作:

[1] 程维虎,赵旭,来向荣. 概率论基础[M]. 科学出版社, 2018.

[2] 王松桂, 张忠占, 程维虎, 高旅端. 概率论与数理统计(第三版)[M]. 科学出版社, 2011.

[3] 杨振海, 程维虎, 张军舰. 拟合优度检验[M]. 科学出版社, 2011.

[4] 孙洪祥, 程维虎, . 随机过程[M]. 机械工业出版社, 2007.

[5] 杨爱军, 谢琍, 陈丽萍, 程维虎. 概率论与数理统计学习辅导[M]. 科学出版社, 2007.

[6] 王松桂, 程维虎, 高旅端等. 概率论与数理统计(第二版)[M]. 科学出版社, 2006.

[7] 王松桂, 程维虎, 高旅端. 概率论与数理统计(修订本)[M]. 科学出版社, 2004.

[8] 程维虎, 来向荣. 随机过程讲义[M]. 北京工业大学出版社, 2001.

[9] 来向荣, 程维虎. 简明概率论教程[M]. 北京工业大学出版社, 2001.

[10] 王松桂, 程维虎, 高旅端等. 概率论与数理统计(第一版)[M]. 科学出版社, 2000.

 

所获的荣誉:

1.“数学系列课程内容与课程体系建设改革的研究与实践”获北京市教育教学成果一等奖,2001.

2.《概率论与数理统计》获教育部全国普通高等学校优秀教材二等奖,2002.

3.“工科概率论与数理统计精品课程体系建设”获北京市教育教学成果奖一等奖,2005.

4.《概率论与数理统计》(第二版)获北京高等教育精品教材,2005.

5.“概率论与数理统计课程”获国家级精品课程奖,2005.

6.《概率论与数理统计》(第二版)入选全国普通高等教育“十一五”国家级规划教材,2006.

7.获北京市属市管高等学校人才强校计划2006年度中青年骨干教师,2006.

8.获北京北京工业大学优秀教学质量奖,2007.                          

9.获北京工业大学教学优秀奖,2008.

10.“概率论与数理统计课程建设与实践”获2008年北京工业大学优秀教育教学成果奖特等奖,2008.

11.“概率论与数理统计教学团队”入选北京市优秀教学团队,2008.

12.《概率论与数理统计》(第三版)入选全国普通高等教育“十二五”国家级规划教材,2011.

13. 获北京工业大学教学名师奖, 2012.

14. 获全国优秀科技工作者称号,2013.

15.获第十届北京市高等学校教学名师奖, 2014.

16.获第九届北京市高校青年教师教学基本功比赛(理工A组)优秀指导老师奖,2015.

六、主讲课程

硕士生课程:应用统计学六西格玛管理试验设计

博士生课程:随机极限理论,生存分析统计质量管理

 

 

七、联系方式

 

地址:北京市朝阳区平乐园100号北京工业大学理学部 100124                     

办公房间号:406

电话:010-67396088

E-mailchengweihu@bjut.edu.cn

北京工业大学研究生招生办公室 地址:北京市朝阳区平乐园100号 邮政编码:100124 联系电话:010-67392533