Test for mean matrix in GMANOVA model under heteroscedasticity and non-normality for high-dimensional data
Notice bibliographique
Résumé
This paper develops a unified testing methodology for high-dimensional generalized multivariate analysis of variance (GMANOVA) models. We derive a test of the bilateral linear hypothesis on the mean matrix in a general scenario where the dimensions of the observed vector may exceed the sample size, design may be unbalanced, the population distribution may be non-normal and the underlying group covariance matrices may be unequal. The suggested methodology is suitable for many inferential problems, such as the one-way MANOVA test and the test for multivariate linear hypothesis on the mean in the polynomial growth curve model. As a key component of our test procedure, we propose a bias-corrected estimator of the Frobenius norm of the mean matrix. We derive null and non-null asymptotic distributions of the test statistic under a general high-dimensional asymptotic framework that allows the dimensionality to arbitrarily exceed the sample size of a group. The accuracy of the proposed test in a finite sample setting is investigated through simulations conducted for several high-dimensional scenarios and various underlying population distributions in combination with different within-group covariance structures. For a practical demonstration we consider a daily Canadian temperature dataset that exhibits group structure, and conclude that the interaction of latitude and longitude has no effect to predict the temperature.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,028 | 0,127 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».