【摘 要】
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众所周知,假设检验与检验统计量的极限分布有密切关系.但大多数情况下,统计量的抽样分布依赖于样本的分布,而样本的分布通常未知,故抽样分布难以求出.该文应用Efron(1979)引
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众所周知,假设检验与检验统计量的极限分布有密切关系.但大多数情况下,统计量的抽样分布依赖于样本的分布,而样本的分布通常未知,故抽样分布难以求出.该文应用Efron(1979)引入的“Bootstrap”方法,它是一种利用重复抽样技术以逼近抽样分布的方法.在许多实际问题中,数据的维数是相当高的,为了避免忽略掉任何可能的相关信息,往往在搜集资料时要广纳变数.遗憾的是,当维数很高时,即使数据的样本点很多,投影寻踪（PP）就是其中的有效方法之一.PP方法在二十世纪七十年代初首次提出,Huber(1985)对它进行了深入研究,并且指出：PP是把一维技术运用到高维空间的强有力的工具.PP方法的基本思想是将高维数据投影到低维子空间上,寻找出能反映原来高维数据的结构或特征的投影,以达到研究和分析高维数据的目的.
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