Оптимальный тест проверки гипотезы об условной независимости в многомерном нормальном распределении //Optimal test of conditional independence in multivariate normal distribution

П. А. Колданов; А. П. Колданов; В. А. Калягин; П. О. Пардалос

АБВ
АБВ
АБВ

Обычная версия сайта

Расширенный поиск

Высшая школа экономики

Национальный исследовательский университет

Приоритетные направления

по году

Тематика

Новости

27 августа 2026 г.

Ученые НИУ ВШЭ представили свою разработку для систем связи 6G

Терагерцовая нейроморфная схема, разработанная учеными Вышки, позволяет сделать системы связи 6G одновременно более точными и менее энергоемкими. Точность определения положения мобильных устройств внутри помещений достигает 99%. Результаты работы представили на PIERS 2026 — международном симпозиуме по фотонике и электромагнетизму в Китае.

25 августа 2026 г.

Исследователи ВШЭ сравнили рекомендательные алгоритмы по правилам спортивного турнира

Исследователи Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ разработали подход, который помогает эффективнее подбирать рекомендательные алгоритмы. В нем разные методы попарно соревнуются, а по результатам всех поединков составляется общий рейтинг. Это помогает сократить число алгоритмов, которые нужно проверять при разработке новых сервисов, и сэкономить денежные и временные ресурсы.Исследование было представлено на 32-й конференции ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD 2026).

20 августа 2026 г.

<a>Исследователи НИУ ВШЭ и Сбера научили нейросети лучше угадывать предпочтения пользователей

Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ и Сбер представили новую архитектуру для рекомендательных систем: благодаря объединению двух классов моделей алгоритмы лучше угадывают интересы и потребности пользователей. Препринт работы опубликован на сайте arxiv.org и представлен на летнем фестивале «Урбан ML».

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!

Публикации

?

Оптимальный тест проверки гипотезы об условной независимости в многомерном нормальном распределении //Optimal test of conditional independence in multivariate normal distribution

С. 500–505.

Колданов П. А., Колданов А. П., Калягин В. А., Пардалос П. О.

Для проверки гипотезы об условной независимости в многомерном нормальном распределении широко используется тест, основанный на выборочном частном коэффициенте корреляции. В настоящей работе построен равномерно наиболее мощный несмещенный (РНМН) тест структуры Неймана проверки этой гипотезы. Показано, что построенный РНМН тест эквивалентен тесту, основанному на выборочном частном коэффициенте корреляции и, тем самым, тест частных корреляций является РНМН тестом проверки условной независимости компонент нормального вектора.

Язык: русский

Полный текст

Ключевые слова: экспоненциальные семейства условная независимость многомерное нормальное распределение равномерно наиболее мощный несмещенный тест тесты структуры Неймана

В книге

Аналитические и вычислительные методы в теории вероятностей и её приложениях (АВМТВ-2017) = Analytical and Computational Methods in Probability Theory and its Applications (ACMPT-2017) : Proceedings, 23-27 October 2017

M.: RUDN, 2017.

Метод максимального правдоподобия в теореме де Финетти

Мелкумова Л. Э., Шатских С. Я., Теория вероятностей и ее применения 2018 Т. 63 № 4 С. 808–816

Теорема де Финетти утверждает, что бесконечная последователь- ность перестановочных случайных величин обладает свойством ус- ловной независимости и условной одинаковой распределенности от- носительно некоторой случайной величины (или порожденной ею сигма-алгебры). В нашей работе дано построение этой случайной величины с помощью метода максимального правдоподобия. ...

Добавлено: 8 июня 2021 г.