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2009年7月24日-29日2009国际应用统计学术研讨会

发布人:dengyp    更新时间:2009/2/10 13:19:04    点击数:912

● 会议名称(中文): 2009国际应用统计学术研讨会

● 会议名称(英文): 2009 International Institute of Applied Statistics Studies

● 所属学科: 管理学  经济学  统计学  
 
● 会议类型: 国际会议 

● 会议论文集是否检索: ISTP EI 

● 开始日期: 2009-7-24

● 结束日期: 2009-7-29

● 所在国家: 中华人民共和国 

● 所在城市: 山东省   青岛市 

● 主办单位: 中国现场统计研究会统计评价及监测预警研究分会

● 协办单位: 澳大利亚澳华学者出版社

● 承办单位: 山东省应用统计学会

● 议题:

现代统计发展的新理论、新方法
统计学科体系建设问题
统计调查新方法及其应用
抽样调查及市场调查、分析预测问题
数据处理、数据挖掘、统计建模问题
统计指数问题
概率统计、数理统计的新方法及其应用
计量经济、数量经济的新方法及其应用
统计数据质量控制问题
农业、生物、医学、卫生等统计问题
资源、环境、生态、节能、资源节约及综合利用、循环经济等统计问题
工业统计、商务统计以及统计在企业管理中的应用问题
试验设计以及统计在质量管理控制、风险管理中的应用问题
科技统计、社会保障统计问题
金融统计、保险统计及保险精算问题
国民幸福、居民生活质量统计及水平测度问题
国民经济和社会发展综合评价及监测预警方法
国民经济统计核算及宏观经济统计分析
与统计方法和统计数据应用相关的其它议题

● 摘要截稿日期: 2009-3-30

● 全文截稿日期: 2009-4-30

● 论文录用通知日期 2009-5-30

● 交修订版截止日期: 2009-6-15

● 会务组联系方式

联系人: 朱孔来教授
联系电话: 13969012678,0535-6041291
传真: 05356906250,05356885861
E-mail: iiass_2009@126.com
通讯地址: 烟台市滨海中路191号山东工商学院
邮政编码: 264005

● 会议注册费: 6月15日前交纳会议注册费每位收取RMB800元,逾期加收200元,在读研究生持研究生证优惠300元

● 会议网站: http://www.iiass.org

● 会议背景介绍:

    随着经济、科技与信息的快速发展,统计理论和统计技术在各个行业中的应用越来越广泛,世界范围内以加速新理论、新方法推广应用为宗旨的学术交流也越来越迫切。为构建交流平台,增进世界范围内各个行业领域应用统计的相互了解,由中国现场统计研究会统计评价及监测预警研究分会、澳大利亚澳华学者出版社、山东省应用统计学会联合发起,在去年成功举办“2008国际应用统计学术研讨会”的基础上(去年的会议被教育部 “学术会议在线”誉为精品会议,所出版的英文版论文集全部被ISTP检索),今年继续举办“2009国际应用统计学术研讨会”,由山东省应用统计学会具体承办。会议将于2009年7月24—29日在中国美丽的滨海城市——青岛市举行。届时将邀请国内外致力统计研究和统计应用的专家学者参加会议,共同聚焦应用统计发展趋势,就现代统计的新理论、新方法以及统计在各个行业的应用问题进行广泛深入的研讨,旨在加强统计各学科分支的融合与交流,激发统计应用领域的创新思维与系统思考,以更好地促进统计理论与方法的深化以及统计方法在经济和社会发展各个领域的推广应用,开创互补多赢的局面。会议形式将遵循国际会议惯例,热忱欢迎国内外从事应用统计工作的专家学者踊跃投稿。 

● 征文范围及要求:

会议主题:当今世界应用统计的新发展
    主要议题:
1、现代统计发展的新理论、新方法
2、统计学科体系建设问题
3、统计调查新方法及其应用
4、抽样调查及市场调查、分析预测问题
5、数据处理、数据挖掘、统计建模问题
6、统计指数问题
7、概率统计、数理统计的新方法及其应用
8、计量经济、数量经济的新方法及其应用
9、统计数据质量控制问题
10、农业、生物、医学、卫生等统计问题
11、资源、环境、生态、节能、资源节约及综合利用、循环经济等统计问题
12、工业统计、商务统计以及统计在企业管理中的应用问题
13、试验设计以及统计在质量管理控制、风险管理中的应用问题
14、科技统计、社会保障统计问题
15、金融统计、保险统计及保险精算问题
16、国民幸福、居民生活质量统计及水平测度问题
17、国民经济和社会发展综合评价及监测预警方法
18、国民经济统计核算及宏观经济统计分析
19、与统计方法和统计数据应用相关的其它议题
参会者也可根据自身情况自拟选题(要有统计方法或数量方法以及统计数据的应用)。

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