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奥利·达维多夫；凯西·M·杰塞玛。；希亚马尔·佩达达

通过修剪或winsorizing方差矩阵来测试奇异模型中的不等式约束。 （英语） Zbl 1398.62070号

美国统计协会。 113，第522号，906-918（2018）.
摘要：在许多应用中，统计数据至少渐近地遵循具有奇异或近似奇异方差矩阵的正态分布。一个经典的例子出现在多重共线性下的线性回归模型中，但还有更多这样的例子。当备选方案为双边且方差矩阵为奇异或非奇异时，已有成熟的理论用于测试线性等式约束。近年来，对于估计方差矩阵几乎是奇异的情况，人们对开发方法的兴趣越来越浓厚。然而，没有相应的方法来解决片面的，即约束或有序的备选方案。在本文中，我们开发了一个用于分析此类问题的统一框架。我们的方法可以被视为对相应方差矩阵的特征值进行修剪或winsorizing。所提出的方法适用于广泛的科学问题和存在不等式约束的各种统计模型。我们使用NIEHS纤维瘤生长研究中获得的基因表达微阵列实验数据来说明该方法。

引用于1文件

MSC公司：

62层30 约束条件下的参数化推理
62H15型 多元分析中的假设检验
第62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析

关键词：

约束有序推理；广义逆；改进似然比检验；Moore-Penrose逆；（近似）奇异方差矩阵

软件：

起源；科恩平滑
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit｛O.Davidov｝等人，《美国法律总汇》第113卷，第522号、第906号至第918号（2018年；兹bl 1398.62070）
全文： 内政部 链接

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