报告题目：Empirical likelihood-based kernel test for the equality of distributions in high dimension

 报告人：刘志

 报告时间：2018年12月26日（星期三）16:10-16:50

 报告地点：尚贤楼706

 主持人：来鹏副教授

 欢迎广大师生踊跃参加！

 报告内容简介：

In this paper, we consider the problem of testing for the equality of two distributions in high dimension. We investigate the performance of Empirical Likelihood and Jackknife Empirical Likelihood approach for this problem. The EL test statistics is based on the kernel type representation of the equality of distributions in a reproducing kernel Hilbert space (RKHS). The Wilks Theorem of both of EL and JEL tests are established. Our test statistic is robust to the high dimensional case. Various data experiments with Laplace kernel and Gaussian kernel assess the performance of proposed approaches.

 专家介绍：

 刘志博士在2011年毕业于香港科技大学。主要研究方向包括: 金融高频数据分析、金融风险管理、随机过程统计推断等。其研究近年来获得了多项基金的资助，在统计学、金融和生物信息国际期刊发表论文30余篇，其中包括Annals of Statistics, JASA, JOE, JBES, Bioinformatics等顶級期刊。2017年获澳门大学优秀研究奖。

  数学与统计学院

2018年12月24日