个人简介

胡学平, 男，汉族，安徽宿松人, 1972年8月出生, 九三社员, 硕士, 教授, 硕士生导师. 1996年毕业于安徽师范大学数学系获学士学位, 2006年在安徽师范大学获理学硕士学位, 2009年9月至2010年7月在中国科学技术大学访学. 2006年晋升副教授, 2012年晋升教授. 2008年遴选为硕士生导师；2006年当选安庆市大观区第十五届人大代表.教学与教研曾主讲本科生课程《数学分析》、《概率论与数理统计》、《随机过程》、《社会统计学》、《点集拓扑》等；研究生课程《测度论》、《高等概率论》、《高等数理统计》、《极限理论》.主持《概率论与数理统计》校级精品课程，主持校级教研项目多项,参与数学分析省级教学团队建设；参编《数学分析》十一五省级规划教材。 近年来主持安徽省教育厅高等学校自然科学基金重点项目2项, 一般项目2项, 安徽省高校青年人才基金项目1项. 在《Statistical Methodology》、《Applied Mathematics Modelling》、《Multimedia Technology》、《Discrete Dynamics in Nature and Society》、《应用概率统计》、《系统科学与数学》、《数学物理学报》等国内外核心期刊发表学术论文30余篇.

研究领域

概率极限理论, Markov过程及风险理论等

近期论文

[1]. 胡学平.一类时间随机环境中随机游动，高校应用数学学报(A辑) , 2011.[2]. 胡学平,陈昱,吴耀华.重尾索赔下变保费率干扰风险模型的大偏差,中国科学技术大学学报, 2011.[3]. 胡学平,计玉璞,王三改.两两NQD阵列加权乘积和的完全收敛性和强大数定律,数学研究, 2011.[4]. Xueping Hu, Guohua Fang, Jinbiao Zhong. Convergence of randomly weighted sums for arrays under a condition of integrability, Multimedia Technology, 2011. （EI）[5]. Xueping Hu, Guohua Fang. Strong laws of large numbers and mean convergence theorems for randomly weighted sums of arrays under a condition of integrability, Statistical Methodology, 2012. （SCI）[6]. Xueping Hu, Guohua Fang, Dongjin Zhu. Strong convergence properties for asymptotically almost negatively associated sequence, Discrete Dynamics in Nature and Society, 2012. （SCI）[7]. Xueping Hu, Dongjin Zhu. Strong convergence for the partial sums of pairwise NQD random sequences, Journal of Systems Science and Mathematical Sciences, 2012.[8]. 胡学平, 桂春燕. 混合序列部分和的若干收敛性质, 数学杂志, 2012.[9]. 胡学平, 李荟葆. 混合随机阵列加权和的若干收敛性质, 吉林大学学报(理学版), 2012.[10]. 胡学平. h-可积条件下混合随机阵列的Lr收敛性, 数学物理学报, 2013.[11]. 胡学平. 两类相依样本密度函数核估计的相合性, 吉林大学学报(理学版) , 2013.[12]. Xueping Hu, Guohua Fang. Convergence for weighted sums of dependent random variables under residual h-integrability assumption, Chinese Journal of Applied Probability and Statistics, 2013.[13]. 胡学平, 王翠云. END随机序列的完全收敛性与强收敛性, 吉林大学学报(理学版), 2015.[14]. 胡学平. m-NA随机阵列完全收敛性的一个注记, 数学杂志, 2016. [15]. 胡学平, 张红梅. Wod样本下密度函数核估计的收敛性, 山东大学学报(理学版), 2017.[16]. Xueping Hu, Rong Jiang, Keming Yu and Tong Zhang. Uniformly asymptotic normality of sample quantiles estimator for linearly negative quadrant dependent samples, Journal of Inequalities and Applications , 2018. （SCI）[17]. Rong Jiang, Xueping Hu, Keming Yu and Weimin Qian. Composite quantile regression for massive datasets, Statistics：A Journal of Theoretical and Applied Statistics, 2018.（SCI）