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【学术讲座-第77期“相约星期五”学术沙龙】复合经验似然:针对复合零假设的非参数稳健推断框架

发布日期:2025-12-26 06:32:44   来源:统计与数学学院   点击量:


报告主题:复合经验似然:针对复合零假设的非参数稳健推断框架

时间:2025122612:30-13:15

地点:腾讯会议 会议号:350-8579-6257

报告人:胡朝君

 

报告内容简介:

在现代大数据应用中,异常值往往严重影响统计推断的准确性,且复杂的数据生成过程常难以满足参数推断所需的严格假设。为此,提出我们了一种基于经验似然的非参数稳健推断框架,适用于任意给定的复杂复合假设检验。为了降低计算开销,我们构建了基于算子分裂技术的可扩展优化框架,并利用局部受限强凸性与光滑性,提出了快速优化算法以高效求解子问题。此外,我们还设计了配套的Bootstrap方案以辅助统计推断。大量实验结果证实了该推断框架的有效性与高效性。

 

主讲人简介:

胡朝君,中国人民大学统计学院博士生。研究兴趣包括联邦学习、统计推断、优化算法。研究成果发表于ECAI等机器学习会议。
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