高维数据下的均值检验是统计学检验的重要组成部分.在高维情形下,样本协方差矩阵往往是奇异矩阵,传统的均值检验方法因此失效.为解决该问题,对高维数据进行分段,使分得的每一段的维数均小于样本容量,继而运用Hotelling T 2检验依次对每...高维数据下的均值检验是统计学检验的重要组成部分.在高维情形下,样本协方差矩阵往往是奇异矩阵,传统的均值检验方法因此失效.为解决该问题,对高维数据进行分段,使分得的每一段的维数均小于样本容量,继而运用Hotelling T 2检验依次对每一段进行检验,同时给出一种控制犯第一类错误的概率的新方法,使原假设下的检验水平稳定在事先给定的显著性水平左右.经模拟显示,该逐段检验方法比已有方法能更好地控制犯第一类错误的概率.展开更多
文摘高维数据下的均值检验是统计学检验的重要组成部分.在高维情形下,样本协方差矩阵往往是奇异矩阵,传统的均值检验方法因此失效.为解决该问题,对高维数据进行分段,使分得的每一段的维数均小于样本容量,继而运用Hotelling T 2检验依次对每一段进行检验,同时给出一种控制犯第一类错误的概率的新方法,使原假设下的检验水平稳定在事先给定的显著性水平左右.经模拟显示,该逐段检验方法比已有方法能更好地控制犯第一类错误的概率.
