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Makoto Aosima;Kazuyoshi Yata

高维数据的两阶段程序。 （英语） Zbl 1228.6206号

序贯分析。 30，第4期，356-399（2011）.
摘要：我们考虑了高维数据的各种推理问题。本文的目的是通过使用新型的两阶段估计方法，为未来的研究方向和（p\ggn）问题的可能解决方案提供建议。这是首次尝试将序列分析应用于高维统计推断，以确保预先指定的准确性。我们通过创建新型的多元两阶段过程来确定推理问题的样本量。为了发展理论和方法，最重要和最基本的思想是当（p\rightarrow\infty）时的渐近正态性。通过发展渐近正态性当（p\rightarrow\infty），我们首先给出（a）平方损失的给定带宽置信域。此外，我们给出了（b）一个双样本检验，以同时保证预先指定的大小和幂，以及（c）两个协方差矩阵的等式检验过程。我们还给出了（d）一个两阶段判别过程，该过程控制错误分类率不超过预先指定的值。此外，我们提出（e）一个两阶段变量选择程序，在第一阶段提供变量筛选，并在第二阶段从一组候选变量中选择一组重要的相关变量。按照变量选择程序，我们考虑（f）高维回归的变量选择，以便在准确性和计算成本方面与套索进行比较。此外，我们考虑了用于分类的变量选择，并在筛选了一些变量后提出了（g）一个两阶段的判别程序。最后，我们通过构建相关系数的多重检验来考虑高维数据的（h）路径分析。

引用于8评论
引用于45文件

MSC公司：

62升10 顺序统计分析
62H30型 分类和区分；聚类分析（统计方面）
62H15型 多元分析中的假设检验
62英尺25英寸 参数公差和置信区域
62H10型 统计的多元分布
60F05型 中心极限和其他弱定理
65C60个 统计中的计算问题（MSC2010）

关键词：

渐近正态性;分类;置信区;HDLSS公司;套索;通路分析;回归，回归;样本量测定;协方差矩阵相等性的检验;双样本试验;变量选择

软件：

生物导体;全球气候变化评估
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{M.Aosima}和\textit{K.Yata}，序贯分析。30，第4号，356--399（2011；Zbl 1228.62096）
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OA许可证

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