报告题目:Hypothesis Testing in High-Dimensional Linear Regression: a Simple and Adaptive Scale-Invariant Test
报 告 人:张金廷教授
报告时间:2018年5月17日(周四)14:30--16:00
报告地点:综合大楼601会议室
主讲人简介:新加坡国立大学概率统计系终身教授,博士生、博士后导师,华侨大学福建省闽江学者讲座教授。早年于北京大学取得学士学位,中国科学院应用数学所取得硕士学位,美国北卡罗来纳大学教堂山分校获得博士学位,美国哈佛大学博士后。先后在美国普林斯顿、罗彻斯特等大学做高级访问学者。张教授培养了数十名硕士和七位博士以及三位博士后,其主要学术成果发表在Annals of Statistics(世界统计年刊),JASA(美国统计学会杂志),JRSSB(英国皇家统计学会杂志),Statistics Sinica(统计学报)等统计学国际顶级期刊上,著有统计学专著《Analysis of Variance for Functional Data》和《Nonparametric Regression Methods for Longitudinal Data Analysis》,以及一本学术论文集。现任和曾任多家学术期刊的编委,并多次担任大型国际会议的组织委员。张教授现在的研究领域包括非参数统计,纵向数据分析,函数数据分析,高维数据分析等。
摘要:We consider a general linear hypothesis testing (GLHT) problem in high-dimensional linear regression where the data dimension may be much larger than the sample size. We discuss a simple and adaptive scale-invariant test which has good size control and power without imposing strong assumptions on the underlying covariance or correlation matrix. In addition, we adopt a strategy to employ the adjustment coefficient smartly to the proposed test. Three simulation studies and a real data example demonstrate the good performance of the proposed test, via comparing it against several non-scale and scale-invariant tests.
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