论文题目：Testing the effects of high-dimensional covariates via aggregating cumulative covariances
论文作者：Runze Li, Kai Xu, Yeqing Zhou and Liping Zhu
发表刊物：Journal of the American Statistical Association
成果介绍：在本论文中，我们研究了高维协变量的显著性检验问题。在许多应用领域中，高维数据的每一分量会呈现出明显的异质性。为了能够有效处理数据的高维度和异质性，我们提出了一种基于累积协方差聚合的检验方法。该方法不需要对回归模型的形式进行任何的假设。同时，检验统计量具有尺度不变性，这使得检验方法在处理高维异质性协变量时能够具有较高的功效。
所属学科：概率论与数理统计
论文地址：https://doi.org/10.1080/01621459.2022.2044334
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