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本書探討了當下十分熱門的大維資料分析問題，創新之處在于應用隨機矩陣的理論方法對大維資料的協方差矩陣檢驗、回歸分析等進行了較系統的研究。本書選擇樣本量和變數維數成比例增長情況下的大維資料為研究物件，對經典的似然比檢驗作出必要而有效的修正，提出了相對於維數具有穩健性的修正似然比檢驗方法，從而解決了經典多元統計分析方法由於維數升高而出現嚴重估計偏差甚至檢驗完全失效的情況。
作者簡介
姜丹丹，博士，吉林大學數學學院講師，2010年畢業于東北師範大學數學與統計學院，獲概率論與數理統計專業理學博士學位，同年于吉林大學數學學院任教至今。出版著作有《大維統計分析》（高等教育出版社）等。
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