近日，统计学院2020级博士生黄佳琦（第一作者）与导师朱力行教授（通讯作者）及合作者在学术期刊Journal of the American Statistical Association（简称JASA）发表论文“Testing Mutually Exclusive Hypotheses for Multi-Response Regressions”，JASA被公认为统计学领域四个国际顶级期刊之一。

论文针对多元响应变量参数回归模型中"至多存在一个响应变量与解释变量相关且参数模型设定正确”的复合零假设检验问题，提出了一个能够自适应识别互斥子零假设的检验统计量。同时，论文还提出了一种模型识别方法以自适应零假设和备择假设下的回归函数模型，并构建了一个备择假设下具有高功效的检验统计量。将这两个检验统计量进行凸组合，论文最终构建出一个能够自适应识别互斥子零假设和回归函数的检验统计量。与文献中已有模型检验问题及互斥性检验问题的方法相比，该检验统计量的优势是：能同时检验模型是否设定正确及是否至多一个响应变量与解释变量相关；在响应向量和解释向量的维数发散的情形下，证明了在零假设下仍具有可解析的极限零分布—卡方分布，这使得该检验能够维持显著性水平，且在备择假设下具有较高的功效。此外，论文对该检验统计量在不同的局部备择假设下的功效及敏感性进行了系统的分析。通过一系列数值研究与实际数据分析，验证了所提检验方法在处理该类问题上的有效性与实用性。

论文链接：https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/01621459.2025.2455191