# Canal-U

Mon compte

## Carpentier - Introduction to some problems of composite and minimax hypothesis testing

Copier le code pour partager la vidéo :
<div style="position:relative;padding-bottom:56.25%;padding-top:10px;height:0;overflow:hidden;"><iframe src="https://www.canal-u.tv/video/ceremade/embed.1/carpentier_introduction_to_some_problems_of_composite_and_minimax_hypothesis_testing.53793?width=100%&amp;height=100%" style="position:absolute;top:0;left:0;width:100%;height: 100%;" width="550" height="306" frameborder="0" allowfullscreen scrolling="no"></iframe></div> Si vous souhaitez partager une séquence, indiquez le début de celle-ci , et copiez le code : h m s
Auteur(s) :
Carpentier Alexandra

Producteur Canal-U :
Contacter la chaine
J’aime
Imprimer
partager

### Carpentier - Introduction to some problems of composite and minimax hypothesis testing

A fundamental question in statistics is: how well can we fulfil a given aim given the data that one possesses? Answering this question sheds light on the possibilities, but also on the fundamental limitations, of statistical methods and algorithms. In this talk, we will consider some examples of this question and its answers in the hypothesis testing setting. We will consider the Gaussian model in (high) dimension p where the data are of the form X = \theta + \sigma \epsilon, where \epsilon is a standard Gaussian vector with identity covariance matrix.  An important hypothesis testing question consists in deciding whether \theta belongs to a given subset \Theta_0 of R^p (null hypothesis) or whether the l_2 distance between \theta and the set \Theta_0 is larger than some quantity \rho (alternative hypothesis). We will investigate how difficult, or easy, this testing problem is, namely how large \rho has to be so that the testing problem has a meaningful solution - i.e. that a non-trivial tests exists. We will see through several examples that the answer to this question depends on the shape of \Theta_0 in an interesting way.

•
•
Date de réalisation : 4 Juillet 2019
Lieu de réalisation : École Normale Supérieure, Paris.
Durée du programme : 55 min
Classification Dewey : Statistique mathématique
•
Catégorie : Conférences, Cours magistraux, Séminaires
Niveau : niveau Doctorat (LMD), Recherche
Disciplines : Statistiques
Collections : PSL Summer School on High Dimensional Probability and Algorithms - HDPA 2019
ficheLom : Voir la fiche LOM
•
Auteur(s) : Carpentier Alexandra
producteur : Boyer Claire, Chafaï Djalil, Lehec Joseph
•
Langue : Anglais
Mots-clés : Statistics, Hypothesis testing

## commentaires

Ajouter un commentaire Lire les commentaires
*Les champs suivis d’un astérisque sont obligatoires.
Aucun commentaire sur cette vidéo pour le moment (les commentaires font l’objet d’une modération)