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高维正态分布的似然比检验的中心极限定理 10月30日

【摘要】在多元分析的教材中,有很多对样本均值,协方差矩阵的假设检验方面的研究,如Muirhead(1982)[8],Eaton(1983)[4]和Anderson(1958)[1].其中的很多的经典的理论都得到广泛的应用,具有很高的价值,但这些理论依然存在着某些局限性.这些理论大多是在样本量n→∞,数据的维数p是固定的常数的前提下给出的.伴随着科技的进步,计算机技术的飞速发展,人们可以获得的数据越 […]

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纵向等级数据基于秩次的非参数方法研究 12月20日

【摘要】研究背景与目的:纵向等级数据又称为纵向有序分类数据,类属于纵向数据(longitudinaldata),是每个受试个体或单位在不同时间以有序分类重复度量所获得的数据,换言之,是由横断面数据和时间序列融合在一起的重复测量(repeatedmeasures)数据。此类数据不仅可以反映不同时间点的处理间差异(横断面效应),还可以反映这种差异随时间的变化趋势(纵向效应)。纵向等级数据在医学研究领域 […]

高维协方差矩阵结构检验 10月01日

【摘要】伴随着计算机技术的快速发展和广泛应用,高维数据被广泛采集并存储(见[7])。当数据维数相对于样本量较大的时候,许多经典的极限定理体现出了其自身的局限性。因为经典的极限定理通常是假设数据的维数是固定的,而样本量是可以趋于无穷的。在过去的二十年间,许多关于高维数据的分析方法被人们所研究,例如[3],[6],[5],[12]等。在这些研究成果中,大维随机矩阵理论([7]),线性谱统计量的中心极限 […]