报告题目：高维位置参数检验方法研究

时间：2025-08-30 14:00:00

地点：图书馆一楼会议室

讲座人：张秋妍

组织单位：数学与统计学院

主讲人学术简历：张秋妍，首都经济贸易大学讲师，主要研究领域包括随机矩阵理论、高维统计分析理论、高维假设检验。在Information Sciences、Electronic Journal of Statistics、Random Matrices Theory and Applications、Bioinformatics、Computational Statistics and Data Analysis等国际期刊发表多篇论文，主持国家自然科学基金青年项目。

观点综述：位置参数的假设检验是多元统计分析的基本问题之一。经典的Hotelling T2（HT）检验是检验位置参数的有力工具并具有许多优点。然而，当样本维度 大于等于样本量时，样本协方差矩阵不可逆，HT检验失效。即使 且靠近时，HT检验功效也不高。在高维构架下研究如下内容：（1）针对两个总体位置参数检验，提出精度矩阵岭型估计量及岭化检验统计量，研究统计量极限理论普适性，通过简化的四阶矩定理得到不受分布限制的统计量的极限定理；（2）针对检验多个位置参数相等问题，拟构造岭化检验，基于提出的渐近均值与渐近方差的估计量，研究统计量的理论性质；（3）针对异方差位置参数检验问题，拟提出岭化检验，并推导渐近分布。