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塞缪尔·佩雷奥;Johanna G.Nešlehová。;蒂埃里·公爵夫人

结构化秩相关矩阵的假设检验。 （英语） Zbl 07784953号

美国统计协会。 118，编号544，2889-2900（2023）.
摘要：对大量变量的联合建模通常需要降维策略，从而导致对底层相关矩阵的结构假设，例如变量子集内的对等配对相关性。因此，对于模型规范和模型验证来说，底层的相关矩阵都很重要。在本文中，我们对Kendall秩相关矩阵的条目是较少参数的线性组合这一假设进行了测试。研究了当维数固定以及维数随样本大小增长时，所提出的检验统计量的渐近行为。我们特别注意部分可交换性的限制性假设，其中包含作为特例的完全可交换性。我们表明，在部分交换性下，测试统计量及其大样本分布简化了，从而带来了计算优势和更好的测试性能。我们提出了各种可扩展的数值策略来实施所建议的程序，通过模拟和局部替代方案下的功率计算来研究它们的行为，并在不同地理位置的实际平均海平面数据集上演示了它们的使用。本文的补充材料可在网上获得。

MSC公司：

62至XX 统计

关键词：

块状结构;互换性;肯德尔陶;结构学习
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{S.Perreault}等人，《美国统计协会期刊》第118卷，第544期，第2889--2900页（2023年；Zbl 07784953）
全文： 内政部 arXiv公司

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