程广辉;张正军;张宝雪 高维精度矩阵的带状性测试。 （英语） Zbl 1384.62179号 J.非参数统计。 29，第4号，884-902（2017）. 设（mathbf{Y}=left（Y{1}，ldots，Y{p}\right）'\）是一个具有平均值\（mathbf{mu}\）和协方差矩阵\（Sigma{Y}=left\（Sigma{Y，ij}\ right）{p\乘以p}\）的（p\）维向量，其中\（Simma_Y}\）是由\（p\-1}\）用\（\Omega\）表示。用\（\mathfrak表示{乙}_{\gamma}\）带宽为（\gamma\）的带状矩阵类。矩阵（mathbf{A}=left（A_{ij}\right））被称为属于（mathfrak{乙}_{\gamma}\），如果其元素\（\左（a_{ij}\右）\）仅在编号为\（-\gamma，\ldots，\gamma\）的对角线上受支持，这意味着\（a_ij}=0\）if\（\left|i-j\right|>\gamma\），以及最小的\（\gamma\\），这样\（\mathbf{a}\）属于\（\ mathfrak{乙}_{\gamma}\）被称为\（\mathbf{A}\）的带宽。作者针对测试问题提出了一种新的测试方法：\[H_{\gamma，0}:\Omega\in\mathfrak{乙}_{\gamma}\quad\mathrm{vs.}\quad H_{\gama，1}:\Omega\notin\mathfrak{乙}_{\gamma}。\]从摘要来看：该检验适用于大\（p \）小\（n \）问题，在该问题中，我们导出了带性零假设下的渐近分布。仿真结果表明，在有限的样本量下，该测试具有良好的性能。电话呼叫中心数据实现了一个真实的数据应用程序。审核人：维埃斯·瓦夫·朱比季埃拉（米德齐亚纳·戈拉）（Wiesław Dziubdziela（Miedziana Gora）） 引用于1文件 MSC公司： 62H15型 多元分析中的假设检验 62G10型 非参数假设检验 62第20页 统计学在经济学中的应用 关键词：大\（p\）小\（n\）;精度矩阵;\（U \）-统计 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{G.Cheng}等人，J.非参数统计29，No.4，884--902（2017；Zbl 1384.62179） 全文： 内政部