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Likelihood ratio tests in random graph models

發(fā)布日期:2024-06-20點擊: 發(fā)布人:統(tǒng)計與數(shù)學學院

報告題目:Likelihood ratio tests in random graph models

主講人:晏挺教授(華中師范大學)

時間:2024年7月11日(周四)16:30 p.m.

地點:北院卓遠樓305會議室

主辦單位:統(tǒng)計與數(shù)學學院


摘要:In this talk, we present likelihood ratio tests in some random graph models including the beta model for undirected graphs, the Bradley-Terry model for paired companions and the p0 model for directed graphs. For two growing dimensional null hypotheses- a specified null and a homogenous null, we reveal high dimensional Wilks' phenomena that the normalized log-likelihood ratio statistic converges in distribution to a standard normal distribution when the number of being tested parameters goes to infinity. For the homogenous null with a fixed number of parameters, we establish the Wilks-type theorem that the log-likelihood ratio test converges in distribution to a chi-square distribution as the number of nodes goes to infinity.


主講人簡介:

晏挺,男,40歲,華中師范大學數(shù)學與統(tǒng)計學院教授。中國科學技術(shù)大學博士畢業(yè),曾在喬治華盛頓大學做博士后研究,主要從事網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)分析和成對比較的研究工作,主持了包含優(yōu)秀青年基金項目,面上項目等多項國家自然科學基金項目,在Annals of Statistics, Journal of the American Statistical Association, Biometrika,Journal of Machine Learning Research上等發(fā)表了多篇論文。


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