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• 010 __ |a 978-7-5230-0124-0 |d CNY38.00

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• 200 1_ |a 高维数据的假设检验和变量筛选 |A gao wei shu ju de jia she jian yan he bian liang shai xuan |f 陈永帅著

• 210 __ |a 北京 |c 中国统计出版社 |d 2023

• 215 __ |a 126页 |c 图 |d 24cm

• 225 2_ |a 统计前沿系列丛书 |A tong ji qian yan xi lie cong shu

• 314 __ |a 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。

• 320 __ |a 有书目 (第122-126页)

• 330 __ |a 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。

• 410 _0 |1 2001 |a 统计前沿系列丛书

• 606 0_ |a 统计数据 |A tong ji shu ju |x 统计分析

• 690 __ |a O212.1 |v 5

• 701 _0 |a 陈永帅 |A chen yong shuai |4 著

• 801 _0 |a CN |b HDUL |c 20230912

• 905 __ |a HDUL |d O212.1/732

• 920 __ |a 233030 |z 1