白志东;陈嘉琪;姚建峰 从高维样本协方差矩阵估计总体谱分布。 （英语） Zbl 1373.62245号 澳大利亚。N.Z.J.统计。 52，第4期，423-437（2010）. 摘要：样本协方差矩阵在许多流行的统计方法中发挥着核心作用，例如主成分分析、卡尔曼滤波和独立成分分析。然而，现代随机矩阵理论表明，当随机向量的维数相对于样本大小不可忽略时，样本协方差矩阵与潜在的总体协方差矩阵存在显著偏差。在高维数据的情况下，迫切需要开发新的估计工具，以从观测样本协方差矩阵中恢复总体协方差矩阵的特征。我们基于矩量法提出了一种新的解决方案。当总体谱的参数维数有限且已知时，我们证明了所提出的估计是强相合的渐近高斯估计。否则，我们将第一种估计方法与交叉验证过程相结合，以选择未知模型维数。仿真实验证明了所提出程序的一致性。我们还指出了在人口谱具有密度的情况下，所提出的估计量的可能扩展。 引用于22文件 MSC公司： 62甲12 多元分析中的估计 2012年12月62日 参数估计量的渐近性质 60对20 随机矩阵（概率方面） 关键词：协方差矩阵的特征值;高维统计;Marčenko Pastur分布;样本协方差矩阵 软件：Matlab公司;RM工具 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{Z.Bai}等人，澳大利亚。N.Z.J.Stat.52，No.4，423--437（2010；Zbl 1373.62245） 全文： 内政部