<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<journal>
<title>Journal of Statistical Sciences</title>
<title_fa>مجله علوم آماری</title_fa>
<short_title>JSS</short_title>
<subject>Basic Sciences</subject>
<web_url>http://jss.irstat.ir</web_url>
<journal_hbi_system_id>1</journal_hbi_system_id>
<journal_hbi_system_user>admin</journal_hbi_system_user>
<journal_id_issn>1735-8183</journal_id_issn>
<journal_id_issn_online>2783-2929</journal_id_issn_online>
<journal_id_pii></journal_id_pii>
<journal_id_doi>10.61882/jss</journal_id_doi>
<journal_id_iranmedex></journal_id_iranmedex>
<journal_id_magiran></journal_id_magiran>
<journal_id_sid></journal_id_sid>
<journal_id_nlai></journal_id_nlai>
<journal_id_science>شماره 812/2910/3 مورخ 12/7/1384</journal_id_science>
<language>fa</language>
<pubdate>
	<type>jalali</type>
	<year>1399</year>
	<month>5</month>
	<day>1</day>
</pubdate>
<pubdate>
	<type>gregorian</type>
	<year>2020</year>
	<month>8</month>
	<day>1</day>
</pubdate>
<volume>14</volume>
<number>1</number>
<publish_type>online</publish_type>
<publish_edition>1</publish_edition>
<article_type>fulltext</article_type>
<articleset>
	<article>


	<language>fa</language>
	<article_id_doi></article_id_doi>
	<title_fa>آزمونی برای استقلال در داده‌های نرمال با بُعد بالا</title_fa>
	<title>A Test for Independence in High-Dimensional Normal Data</title>
	<subject_fa>استنباط آماری</subject_fa>
	<subject>Statistical Inference</subject>
	<content_type_fa>كاربردي و توسعه ای</content_type_fa>
	<content_type>Applied</content_type>
	<abstract_fa>&lt;div style=&quot;text-align: justify;&quot;&gt;فرضیه استقلال کامل داده&#8204;ها پیش&#8204;نیاز بسیاری از استنباط&#8204;های آماری&amp;nbsp; است. روش&#8204;های آزمون کلاسیک پاسخ&#8204;گوی بررسی چنین فرضی در داده&#8204;های با ابعاد بالا نیست. در این مقاله آماره&#8204;&amp;nbsp; &amp;nbsp;آزمونی ساده برای وجوداستقلال کامل در داده&#8204;های نرمال&amp;nbsp; &amp;nbsp;با بُعد بالا معرفی و با استفاده از نظریه&#8204;&amp;nbsp; مارتینگل&#8204;ها مجانباً نرمال بودن توزیع این آماره&amp;nbsp; ثابت شده است. به منظور ارزیابی عملکرد آزمون پیشنهادی و&amp;nbsp; مقایسه&#8204; آن با روش&#8204;های موجود، مطالعه&#8204;&#8204;ای شبیه&#8204;سازی انجام شده است.نتایج شبیه&#8204;سازی نشان می&#8204;دهد که آزمون پیشنهادی دارای خطای نوع اول تجربی با میانگین خطای نسبی کوچکتر نسبت به آزمون&#8204;های موجود است. کاربردی از روش پیشنهادی بر مجموعه داده سطح بیان ژن تومور پروستات معرفی شده است.&lt;/div&gt;</abstract_fa>
	<abstract>&lt;div style=&quot;text-align: justify;&quot;&gt;The hypothesis of complete independence is necessary for many statistical inferences. Classical testing procedures can not be applied to test this hypothesis in high-dimensional data. In this paper, a simple test statistic is presented for testing complete independence in multivariate high dimensional normal data. Using the theory of martingales, the asymptotic normality of the test statistic is established. In order to evaluate the performance of the proposed test and compare it with existing procedures, a simulation study was conducted. The simulation results indicate that the proposed test has an empirical type-I error rate with an average relative error less than the available tests. An application of the proposed method for gene expression clinical prostate data is presented.&lt;/div&gt;</abstract>
	<keyword_fa>آزمون استقلال کامل, توزیع نرمال چند‌متغیره, داده‌های با بُعد بالا, نظریه مارتینگل.</keyword_fa>
	<keyword>Complete Independence Test, Multivariate Normal Distribution, High Dimensional Data, Martingale Theory.</keyword>
	<start_page>233</start_page>
	<end_page>250</end_page>
	<web_url>http://jss.irstat.ir/browse.php?a_code=A-10-999-2&amp;slc_lang=fa&amp;sid=1</web_url>


<author_list>
	<author>
	<first_name>Dariush</first_name>
	<middle_name></middle_name>
	<last_name>Najarzadeh</last_name>
	<suffix></suffix>
	<first_name_fa>داریوش</first_name_fa>
	<middle_name_fa></middle_name_fa>
	<last_name_fa>نجارزاده</last_name_fa>
	<suffix_fa></suffix_fa>
	<email>d_najarzadeh@tabrizu.ac.ir</email>
	<code>10031947532846007444</code>
	<orcid>10031947532846007444</orcid>
	<coreauthor>Yes
</coreauthor>
	<affiliation>Department of Statistics, Faculty of Mathematical Sciences, University of Tabriz, Tabriz, East Azerbaijan, Iran.</affiliation>
	<affiliation_fa>گروه آمار، دانشکده  علوم ریاضی، دانشگاه تبریز</affiliation_fa>
	 </author>


</author_list>


	</article>
</articleset>
</journal>
