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陈梦洁;高超;任，赵

Huber污染模型下的稳健协方差和散布矩阵估计。 （英语） Zbl 1408.62104号

Ann.统计。 46，第5期，1932-1960（2018）.
协方差矩阵估计是统计学中最重要的问题之一。为了适应现代数据集的复杂性，需要有一种估计程序，它不仅可以包含协方差矩阵的结构假设，而且对来自任意来源的离群值也具有鲁棒性。本文定义了一个新的概念，称为矩阵深度，然后通过最大化经验深度函数，提出了一种稳健的协方差矩阵估计。所提出的估计器在P.J.Huber先生《数学年鉴》第35卷，第73–101页（1964年；Zbl 0136.39805号); 同上36，1753-1758（1965年；Zbl 0137.12702号)]（varepsilon）-污染模型，用于估计具有各种结构的协方差/散射矩阵，包括带性和稀疏性。

引用于2评论
引用于41文件

MSC公司：

62甲12 多元分析中的估计
62C20个 统计决策理论中的Minimax过程
62层35 鲁棒性和自适应程序（参数推断）

关键词：

数据深度;最小最大速率;高维统计学;离群值;污染模型;故障点

引文：

Zbl 0136.39805号;Zbl 0137.12702号
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{M.Chen}等人，Ann.Stat.46，No.5，1932-1960（2018；Zbl 1408.62104）
全文： 内政部 arXiv公司 欧几里得

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