高维数据下关于正态均值线性约束的检验

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【摘要】

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高维数据经常会出现数据维数远远大于样本容量的现象,导致多元统计分析中许多经典检验方法失效,为弥补这一缺陷,以似然比检验方法为基础,结合并交原则,对于正态总体均值受线

【作者】

：

李熠璇范永辉

【机构】

：

天津师范大学数学科学学院

【出处】

：

哈尔滨商业大学学报:自然科学版

【发表日期】

：

2021年1期

【关键词】

：

高维数据并交原则广义似然比检验线性约束显著水平蒙特卡洛方法 high dimensional data union-interection princ

【基金项目】

：

天津市教育委员会科研项目(JW1714).

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高维数据经常会出现数据维数远远大于样本容量的现象,导致多元统计分析中许多经典检验方法失效,为弥补这一缺陷,以似然比检验方法为基础,结合并交原则,对于正态总体均值受线性约束这种假设检验问题提出了新的广义似然比检验方法,并通过数据模拟方法验证该检验与Bai和Saranadasa的检验方法相比能更好的控制检验水平.

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