भाषण का शीर्षक: स्थानिक समय श्रृंखला के मॉडलिंग के लिए सांख्यिकीय विधियों पर, जिसका अनुप्रयोग संक्रामक रोग डेटा में होता है।

तारीख और समय: 16 अप्रैल, शाम 5 बजे (आमने-सामने)

स्थान: सेमिनार कक्ष, गणित विभाग

सारांश: स्थानिक समय श्रृंखला (Spatial time series)—जो निश्चित स्थानिक स्थानों पर एकत्र किए गए समय-श्रृंखला डेटा को संदर्भित करती है—ने हाल के समय में काफी महत्व प्राप्त किया है। महामारी विज्ञान, पर्यावरण विज्ञान और सार्वजनिक स्वास्थ्य जैसे क्षेत्रों में इसके अनुप्रयोग तेजी से बढ़ रहे हैं, विशेष रूप से संक्रामक रोगों की गतिशीलता को मॉडल करने और समझने के लिए। इस भाषण में, मैं अपने शोध कार्य का एक अवलोकन प्रस्तुत करूँगा/करूँगी, जिसमें इस क्षेत्र में कार्यप्रणाली संबंधी विकास पर ध्यान केंद्रित किया जाएगा और संक्रामक रोग डेटा में उनके अनुप्रयोगों पर चर्चा की जाएगी।

शिक्षण विषय: काउंट रिग्रेशन (Count Regression)।

संक्षिप्त परिचय: डॉ. दिव्या कप्पारा वर्तमान में IIT बॉम्बे में एक 'इंस्टीट्यूट पोस्टडॉक्टोरल फेलो' हैं, और प्रो. सिउली मुखोपाध्याय के साथ काम कर रही हैं। उनके शोध के मुख्य विषय हैं: स्थानिक सांख्यिकी, स्थानिक-सामयिक मॉडलिंग, निर्भरता के माप, और संक्रामक रोग मॉडलिंग। उन्होंने हैदराबाद विश्वविद्यालय से प्रो. मधुचंदा भट्टाचार्जी के निर्देशन में और प्रो. अरूप बोस (ISI, कोलकाता) के सह-निर्देशन में अपनी Ph.D. पूरी की। उनका वर्तमान शोध संक्रामक रोग डेटा के मॉडलिंग के लिए सांख्यिकीय विधियों को विकसित करने पर केंद्रित है।