dependence超级ping
超级ping 时间:2021-05-01 阅读:()
MotivatedbyfMRIdataanalysis,weconsidertheproblemoftestingtemporalhomogeneityofp-‐dimensionalpopulationmeanvectorsoverTrepeatedmeasurements.
TocopewiththechallengesbroughtbyfMRIdata,weproposeadata-‐drivenandnonparametrictestprocedurethattakesintoaccountthe"largep,largeTandsmallsamplesize"paradigmandthecomplextemporalandspatialdependenceofthefMRIdata.
Theasymptoticdistributionoftheproposedteststatisticisestablishedundermildconditions.
Whenthenullhypothesisoftemporalhomogeneityisrejected,wefurtherproposeabinarysegmentationmethodtoidentifychange-‐points.
Therateofconvergenceforthechange-‐pointestimatorisestablished.
Theproposedbinarysegmentationapproachisalsoshowntobeconsistentformultiplechange-‐pointsidentification.
SimulationstudiesandanapplicationtofMRIdataareprovidedtodemonstratetheperformanceoftheproposedmethods.
TestforTemporalHomogeneityofHigh-‐DimensionalMeanswithApplicationtofMRIStudiesMonday,January23,20174:15PM5:15PM127Hayes-‐HealyCenterColloquiumTea3:45PMto4:15PM154HurleyHallPing-‐ShouZhongDepartmentofStatisticsProbabilityMichiganStateUniversityDepartmentofAppliedandComputationalMathematicsandStatisticsColloquium
TocopewiththechallengesbroughtbyfMRIdata,weproposeadata-‐drivenandnonparametrictestprocedurethattakesintoaccountthe"largep,largeTandsmallsamplesize"paradigmandthecomplextemporalandspatialdependenceofthefMRIdata.
Theasymptoticdistributionoftheproposedteststatisticisestablishedundermildconditions.
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Therateofconvergenceforthechange-‐pointestimatorisestablished.
Theproposedbinarysegmentationapproachisalsoshowntobeconsistentformultiplechange-‐pointsidentification.
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