党、新；桑海林；劳伦·威瑟尔 基尼协方差矩阵及其仿射等变形式。 （英语） Zbl 1419.62129号 统计Pap。 60，第3期，291-316（2019）. 小结：我们提出了一个新的协方差矩阵，称为基尼协方差矩阵（GCM），它是一元基尼平均差（GMD）到多元情况的自然推广。该扩展基于GMD的协方差表示，应用多元空间秩函数。我们研究了GCM的性质，特别是在椭圆分布族中。为了获得GCM的仿射等方差性质，我们利用变换-再变换（TR）技术，得到了一个仿射等变版本的GCM，它是一个对称的M-泛函。得到了这两种GCM的影响函数，并给出了它们的估计。估计量的渐近结果已经建立。还研究了一个密切相关的散射Kotz泛函及其估计量。最后，将TR版本GCM的渐近效率和有限样本效率与样本协方差矩阵、Tyler-M估计和其他散射估计进行了比较不同的分布。 引用于2文件 MSC公司： 62H10型 统计的多元分布 62甲12 多元分析中的估计 6220国集团 非参数推理的渐近性质 关键词：仿射等方差；效率；基尼平均差；影响函数；散射M估计量；空间等级；对称化 软件：fastM（快速M）；mnormt公司；ICSNP公司；MNM公司 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{X.Dang}等人，《统计年鉴》。60，第3号，641--666（2019；Zbl 1419.62129） 全文： 内政部 arXiv公司 参考文献： [1] Arslan O（2010）另一种多元斜拉普拉斯分布：性质和估计。统计帕普51:865-887·Zbl 1247.60015号 ·doi:10.1007/s00362-008-0183-7 [2] Azzalini A，Genz A（2016）R包“mnormt”：多元正态分布和“t”分布（版本1.5-4）。http://azzalini.stat.unipd.it/SW/Pkg-mnormt [3] Carcea M，Serfling R（2015）时间序列建模的基尼自方差函数。时间序列分析杂志36:817-838·兹比尔1327.62462 ·doi:10.1111/jtsa.12130 [4] Chakraborty B，Chaudhuri 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