【摘 要】
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当今时代,高维数据在各个领域出现得越来越频繁,如历史研究、医学、金融、社会发展等方面,给传统的多元分析理论及相关的方法带来了巨大的挑战。在高维数据假设检验的问题中,现有的方法有好的一面,同时也有一定的局限性:一方面,经典的检验统计量多数用正态近似计算p值,有很强的局限性;另一方面,经典的检验统计量在样本数据不同分量上的方差不同的情况下检验效果较差,经典的极限理论也就不再实用。故此基于Welch-S
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当今时代,高维数据在各个领域出现得越来越频繁,如历史研究、医学、金融、社会发展等方面,给传统的多元分析理论及相关的方法带来了巨大的挑战。在高维数据假设检验的问题中,现有的方法有好的一面,同时也有一定的局限性:一方面,经典的检验统计量多数用正态近似计算p值,有很强的局限性;另一方面,经典的检验统计量在样本数据不同分量上的方差不同的情况下检验效果较差,经典的极限理论也就不再实用。故此基于Welch-Satterthwaite卡方近似方法提出当多个分量方差不等时的表现较好的一种新检验方法。与此同时,通过R语言进行统计模拟,以及实际数据分析,将新的检验方法和以往的检验方法进行比较,结果发现我们提出的统计量在一定的条件下在检验功效和经验水平上都有着比较好的表现,能够较好的处理多种类型的高维数据,并对于不同维度上的方差不同的样本数据的两样本均值检验问题也有着较好的检验效果。
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