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    文章来源:  |  发布时间:2019-01-08  |  【打印】 【关闭

      

    全程打闲一年100万 www.edria.net   题目:Graph Based Nonparametric Testing for High Dimensional Data

      时间:2019年1月9日周三下午3:00

      地点:软件所5号楼708会议室

      摘要:

      This talk will focus on a common applied High-dimensional k-sample comparison problem. We constructed a class of easy-to-implement nonparametric distribution-free tests based on new statistical tools and unexplored connections with spectral graph theory. The test is shown to possess various desirable properties along with a characteristic exploratory flavor that has practical consequences. The numerical examples show that our method works surprisingly well under a broad range of situations.

      报告人简介:

      Kaijun Wang is a PhD Candidate at the Department of Statistical Science, Temple University, working with Prof. Subhadeep Mukhopadyay.

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