Directional Statistics for Innovative Applications: A Bicentennial Tribute to Florence Nightingale
暫譯: 創新應用的方向統計：紀念佛羅倫斯·南丁格爾兩百周年

菲利帕·M·伯德特 (Philippa M. Burdett)、坎提·V·馬爾迪亞 (Kanti V. Mardia)、斯圖亞特·巴伯 (Stuart Barber)、約翰·T·肯特 (John T. Kent) 和托馬斯·哈梅利克 (Thomas Hamelryck)：用於球面數據的混合模型及其在蛋白質生物信息學中的應用。- 理查德·阿諾德 (Richard Arnold)、彼得·賈普 (Peter Jupp) 和赫爾穆特·沙貝恩 (Helmut Schaeben)：晶體學中取向關係的統計。- S. Rao Jammalamadaka、喬治·特爾迪克 (Gyorgy Terdik) 和布萊恩·韋恩賴特 (Brian Wainwright)：球面分佈的模擬與可視化。- 簡·貝蘭 (Jan Beran)、布莉塔·斯特芬斯 (Britta Steffens) 和蘇查里塔·戈什 (Sucharita Ghosh)：方向數據中長程依賴的一些應用。- 巴里·C·阿諾德 (Barry C. Arnold) 和阿希斯·森古普塔 (Ashis SenGupta)：超環面上的多變量功率心形分佈。- 彼得·古托普 (Peter Guttorp) 和理查德·洛克哈特 (Richard Lockhart)：方向數據的GLM類回歸。- 安德里特·貝克 (Andriette Bekker)、納吉梅·納卡希·拉德 (Najmeh Nakhaei Rad)、M·阿拉希 (M. Arashi)、克里斯托夫·雷 (Christophe Ley)：廣義偏斜對稱圓形和環形分佈。- 理卡多·加托 (Riccardo Gatto)：雙峰光譜和廣義的馮·米塞斯分佈。- 清水邦夫 (Kunio Shimizu) 和井本智明 (Tomoaki Imoto)：由心形型密度的乘積構建的圓形分佈，具有（超）環形擴展。- 阿部俊宏 (Toshihiro Abe)、井本智明 (Tomoaki Imoto)、宮田陽一 (Yoichi Miyat)、塩濱隆之 (Takayuki Shiohama)：近期圓柱模型及其應用。- 詹小平 (Xiaoping Zhan) 和馬鐵峰 (Tiefeng Ma)：用於圓形數據的複數乘法回歸模型。- 約根德拉·P·喬貝 (Yogendra P. Chaubey)：圓形數據的非參數密度估計。- 弗雷德·隆巴德 (Fred Lombard)、道格拉斯·M·霍金斯 (Douglas M. Hawkins) 和科爾內利斯·J·波特基特 (Cornelis J. Potgieter)：圓上的SPC：回顧與一些新結果。- S.H. Ong：雙變量心形分佈。- 阿納布·K·拉哈 (Arnab K. Laha) 和索拉夫·馬祖姆達爾 (Sourav Majumdar)：使用ANN的角度-角度和線性-角度回歸。- 赫曼吉·V·庫爾卡尼 (Hemangi V. Kulkarni)：馮·米塞斯分佈集中參數的高效估計。- 薩瑞亞希·巴薩克 (Shreyashi Basak)、卡尼卡 (Kanika) 和索梅什·庫馬爾 (Somesh Kumar)：包裹Cauchy分佈的均值方向估計量的穩健性和效率。- 金成洙 (Sungsu Kim) 和阿貝庫·A·阿薩雷-庫米 (Abeku A. Asare-Kumi)：三參數廣義馮·米塞斯分佈的診斷分析和漸近同時推斷。- 阿塔努·比斯瓦斯 (Atanu Biswas) 和賈揚特·賈 (Jayant Jha)：方向數據的回歸模型。- S.P. 穆克吉 (Mukherjee)：生活品質：佛羅倫斯·南丁格爾對改善的呼籲。- 法朗斯斯·拉戈納 (Francesco Lagona)：圓形數據的空間自回歸模型。- 菲德利斯·烏古沃 (Fidelis Ugwuowo)：方向時間序列模型及其應用。- 卡西爾加·伊爾迪拉克 (Kasirga Yildirak) 和塞爾達爾·圖加克 (Serdar Tugac)：通過深度學習預測風速和風向。- 馬來·戈什 (Malay Ghosh)：重新審視包裹Cauchy分佈。- 阿克塞爾·蒙克 (Axel Munk)：接收。

Ashis SenGupta is Adjunct Professor at Augusta University, Georgia, USA; Distinguished Professor at Middle East Technical University, Turkey; and Advisor/Consultant at the Indian Statistical Institute, Kolkata, India. He completed his Ph.D. from Ohio State University, USA, and was visiting faculty at renowned universities across the world, including Stanford University, USA; University of California, Riverside, USA; University of California, Santa Barbara, USA; University of Wisconsin, Madison, USA; Michigan State University, East Lansing, USA; Concordia University, Montreal, Canada; Hebrew University of Jerusalem, Israel; Institute of Statistical Mathematics, Tokyo, Japan; Hacettepe University, Ankara, Turkey; and the University of Malaya, Malaysia. He is on the editorial board of the Forum for Interdisciplinary Mathematics (a Springer book series) and has been Editor-in-Chief of two international journals.

Professor SenGupta has supervised the Ph.D. thesis of 14 scholars in India, Turkey and USA, and has authored more than 100 publications, including 12 books and edited volumes. His research interests include big data analytics, directional statistics, distribution theory, financial statistics, multivariate statistical analysis, reliability inference and statistical machine learning. He visited Mainland China as a Citizen Ambassador from the American Statistical Association and is the recipient of several international and national recognitions, including two lifetime achievements and one distinguished statistician awards. He is a member of several Expert, Project Advisory and Monitoring committees of the Department of Science and Technology, Government of India. He served as Vice-President of the Forum for Interdisciplinary Mathematics, USA; President (India chapter, 3 successive terms) of the International Indian Statistical Association, and President of the Mathematical Sciences section of the Indian Science Congress, and is recognized by International Statistical Institute, the Netherlands (Elected Member); Indian Society of Probability and Statistics, India (Fellow); National Academy of Sciences, India (Fellow); and American Statistical Association, USA (Fellow).

Barry C. Arnold is Distinguished Professor Emeritus at the Department of Statistics, University of California, Riverside, USA. He received his Ph.D. in Statistics from Stanford University, USA, in 1965. He has authored 14 books and more than 275 research papers in reputed peer-reviewed journals and contributed volumes. Professor Arnold has guided 17 Ph.D. scholars and has been on editorial boards of renowned journals. His research interests include estimation theory, probability, stochastic processes, mathematical learning models, biological models, characterizations, income distributions, order statistics, inequality measurement, record values, conditionally specified distributions, and Bayesian inference. He has been invited for scholarly lectures from across the world and is recognized by American Statistical Association, USA (Fellow); American Association for the Advancement of Science, USA (Fellow); Institute of Mathematical Statistics, USA (Fellow); Royal Statistical Society, UK (Fellow); International Statistical Institute, the Netherlands (Elected Member); and Forum for Interdisciplinary Mathematics, USA (Vice-President).

Ashis SenGupta 是美國喬治亞州奧古斯塔大學的兼任教授、土耳其中東科技大學的傑出教授，以及印度加爾各答的印度統計學研究所的顧問/顧問。他在美國俄亥俄州立大學獲得博士學位，並曾在全球多所知名大學擔任訪問教職，包括美國史丹佛大學、美國加州大學河濱分校、美國加州大學聖巴巴拉分校、美國威斯康辛大學麥迪遜分校、美國密西根州立大學東蘭辛分校、加拿大蒙特利爾的康考迪亞大學、以色列耶路撒冷希伯來大學、日本東京統計數學研究所、土耳其安卡拉的哈賽特佩大學，以及馬來西亞的馬來亞大學。他是跨學科數學論壇（Springer書系）的編輯委員會成員，並曾擔任兩本國際期刊的主編。

SenGupta教授已指導印度、土耳其和美國的14位學者的博士論文，並發表了超過100篇出版物，包括12本書籍和編輯卷。他的研究興趣包括大數據分析、方向統計、分佈理論、金融統計、多變量統計分析、可靠性推斷和統計機器學習。他作為美國統計協會的公民大使訪問過中國大陸，並獲得多項國際和國內的榮譽，包括兩項終身成就獎和一項傑出統計學家獎。他是印度政府科學與技術部多個專家、項目諮詢和監測委員會的成員。他曾擔任美國跨學科數學論壇的副總裁；國際印度統計學會（印度分會，連任三屆）的會長，以及印度科學大會數學科學部分的會長，並獲得荷蘭國際統計學會（當選會員）、印度概率與統計學會（院士）、印度科學院（院士）和美國統計協會（院士）的認可。

Barry C. Arnold 是美國加州大學河濱分校統計系的榮譽傑出教授。他於1965年在美國史丹佛大學獲得統計學博士學位。他著有14本書籍和超過275篇在知名同行評審期刊及貢獻卷中的研究論文。Arnold教授指導了17位博士學者，並曾在多本知名期刊的編輯委員會中任職。他的研究興趣包括估計理論、概率、隨機過程、數學學習模型、生物模型、特徵化、收入分佈、順序統計、不平等測量、紀錄值、有條件指定的分佈和貝葉斯推斷。他曾受邀在全球各地進行學術講座，並獲得美國統計協會（院士）、美國科學促進會（院士）、美國數學統計學會（院士）、英國皇家統計學會（院士）、荷蘭國際統計學會（當選會員）和美國跨學科數學論壇（副總裁）的認可。