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托马斯·费希尔。;孙晓倩

高维多元正态协方差矩阵的改进Stein型收缩估计。 （英语） Zbl 1328.62336号

计算。统计数据分析。 第55期，第5期，1909-1918（2011）.
摘要：许多应用都需要对非奇异且条件良好的协方差矩阵进行估计。随着维数的增加，样本协方差矩阵变得病态甚至奇异。当维数较大时，估计协方差矩阵的常用方法是Stein型收缩估计。使用样本协方差矩阵和条件良好的目标矩阵的凸组合来估计协方差矩阵。文献中最近的工作表明，在均方损失下存在最佳组合，但必须从数据中估计。本文对三个常用目标矩阵的最优凸组合引入了一组新的估计量。一项模拟研究表明，在数据的极高维情况下，与文献中的结果相比，该方法有了改进。数据分析表明，这些估计在判别和分类分析中是有效的。

引用于24文件

MSC公司：

62甲12 多元分析中的估计
62J07型 岭回归；收缩估计器（拉索）

关键词：

协方差矩阵;收缩率估算;高维数据分析
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{T.J.Fisher}和\textit{X.Sun}，计算。统计数据分析。55，第5号，1909--1918（2011；Zbl 1328.62336）
全文： 内政部

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