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奥利维尔·莱多特;Wolf，迈克尔

大协方差矩阵的收缩估计：保持简单，统计学家？ （英语） Zbl 1476.62108号

《多元分析杂志》。 186，文章ID 104796，24 p.（2021）。
小结：在旋转等价决策理论下，通过将样本特征向量与不可观测总体协方差矩阵的一个（潜在的非线性）函数重新组合，可以优化收缩样本协方差矩阵特征值。该函数的最佳形状反映了要最小化的损失/风险。我们解决了统计先例、概率论和微分几何激励下各种损失函数下的最优协方差矩阵估计问题。我们的非线性收缩方法的一个关键组成部分是对样本和总体特征向量之间的角度进行新的估计，而不需要对总体特征值进行强有力的假设。我们还引入了一大类协方差矩阵估计量，它们可以处理大维渐近条件下总体协方差矩阵的所有正则函数变换。此外，我们通过蒙特卡罗模拟将我们的方法与文献中两种更简单的方法进行了比较，即线性收缩和基于峰值协方差模型的收缩。

引用于2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）
62H20个 关联度量（相关性、典型相关性等）
6220国集团 非参数推理的渐近性质
15甲18 特征值、奇异值和特征向量

关键词：

大维渐近性;随机矩阵理论;旋转等方差

软件：

QuEST公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{O.Ledoit}和\textit{M.Wolf}，J.多元分析。186，文章ID 104796，第24页（2021；Zbl 1476.62108）
全文： 内政部

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