Thông báo đặc biệt


Seminar kiểm định cấu trúc ma trận hiệp phương sai
27/06/2019

Giáo sư Lizhen Lin, khoa Toán và Thống kê ứng dụng và tính toán (Department of Applied and Computational Mathematics and Statisitcs), Đại học Notre Dame, Mỹ,  có chuyến viếng thăm bộ môn Xác suất Thống kê, Khoa Toán Tin ĐHKHTN Tp HCM. Cô nghiên cứu về Big-data, Machine Learming, Bayesian Nonparametric Statistics và các lĩnh vực khác. Giáo sư sẽ báo cáo chủ đề Kiểm định cấu trúc ma trận hiệp phương sai số chiều cao và giới thiệu về cơ hội học bổng tại đại học Notre Dame về lĩnh vực Khoa học dữ liệu, thống kê. Kính mời quý thầy cô, sinh viên, học viên cao học, nghiên cứu sinh đến tham dự.

  • Thời gian: 10 h sáng ngày 8 tháng 7-2019
  • Địa điểm: Phòng Seminar của Khoa Toán Tin học F207, Đại học Khoa Học Tự Nhiên, 227 Nguyễn Văn Cừ, Q5, Tp HCM

Tóm tắt: High-dimensional Covariance Structure Testing using Maximum Pairwise Bayes Factors 

Hypothesis testing of structure in covariance matrices is of significant importance, but faces great challenges in high-dimensional settings. Although consistent frequentist one-sample covariance tests have been proposed, there is a lack of simple, computationally scalable, and theoretically sound Bayesian testing methods for large covariance matrices. Motivated by this gap and by the need for tests that are powerful against sparse alternatives, we propose a novel testing framework based on the maximum pairwise Bayes factor. Our initial focus is on one-sample covariance testing; the proposed test can optimally distinguish null and alternative hypotheses in a frequentist asymptotic sense. We then propose diagonal tests and a scalable covariance graph selection procedure that are shown to be consistent. Further, our procedure can effectively control false positives. A simulation study evaluates the proposed approach relative to competitors. The performance of our graph selection method is demonstrated through applications to several real data sets.

 
 
Khoa Toán - Tin học, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc gia TP Hồ Chí Minh.
Phòng F.009, cơ sở 227 Nguyễn Văn Cừ, Quận 5, TP HCM.