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题名/责任者:

高维数据的假设检验和变量筛选/陈永帅著

出版发行项:

北京:中国统计出版社,2023

ISBN及定价:

978-7-5230-0124-0/CNY38.00

载体形态项:

126页:图;24cm

丛编项:

统计前沿系列丛书

个人责任者:

陈永帅 著

学科主题:

统计数据-统计分析

中图法分类号:

O212.1

责任者附注:

陈永帅, 男, 首都经济贸易大学统计学院数理统计系讲师。目前主要从事高维数据的假设检验方面的研究工作。

书目附注:

有书目 (第122-126页)

提要文摘附注:

本书所研究的内容主要分为四章: 第一章, 回顾了本书中所做工作的研究背景, 并就其创新点做了总结归纳 ; 第二章, 针对高维独立性检验问题, 提出了新的检验统计量, 并研究了该统计量在原假设和局部备择假设下的理论性质, 最后用数值模拟和实际数据分析来验证所提方法的有效性 ; 第三章, 针对高维相关性检验, 提出了U统计量作为检验统计量, 同时提出了增强功效的方法。同样的, 统计量的理论性质在原假设和备择假设下进行了研究, 得出了检验统计量的渐近分布是正态分布。第四章, 针对可加模型下的超高维数据的变量筛选问题, 提出了基于RVC的非参数特征筛选方法, 并研究了相应的理论性质: 确定筛选性质, 误选率性质以及秩相合性质。

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