报告题目：A MMD-based new test for equality of several distributions in separable metric spaces
时 间：2025年7月2日（星期三）上午 9：30
地 点：理工南楼201
主 办：数学与统计学院、分析数学及应用教育部重点实验室、统计学与人工智能福建省高校重点实验室
参加对象：感兴趣的老师和学生
报告摘要：A new test for equal distributions of several high-dimensional samples in separable metric spaces, with its test statistic constructed based on maximum mean discrepancy, is proposed and studied. The asymptotic null distribution of the test statistic is established under some mild conditions. The new test is implemented via a three-cumulant matched chi-square approximation with the associated approximation parameters consistently estimated from the data. A new data-adaptive Gaussian kernel width selection method is also suggested. Good performance of the new test is illustrated by intensive simulation studies and a real data example of Gini index curves.
报告人简介：张金廷教授是新加坡国立大学统计与数据科学系终身教授，博士生、博士后导师。1988年在北京大学取得学士学位，1991年在中国科学院应用数学所取得硕士学位，1999年在美国北卡罗来纳大学教堂山分校获得博士学位，2000年在美国哈佛大学做博士后。张金廷教授先后在美国普林斯顿、罗彻斯特等大学做高级访问学者。主要研究领域包括非参数统计，纵向数据分析，函数数据分析，高维数据分析等，在Annals of Statistics（世界统计年刊），JASA（美国统计学会杂志），JRSSB（英国皇家统计学会杂志），Statistics Sinica（统计学报）等统计学国际顶级期刊上发表文章50余篇；著有两本英文统计学专著《Analysis of Variance for Functional Data》和《Nonparametric Regression Methods for Longitudinal Data Analysis》，以及一本学术论文集。现任JASA等多家重要学术期刊的副主编或者编委，并先后六次担任大型国际会议的组织委员。