کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
417369 681490 2016 14 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Power computation for hypothesis testing with high-dimensional covariance matrices
ترجمه فارسی عنوان
محاسبه قدرت برای آزمون فرضیه با کوواریانس با ابعاد بالا
کلمات کلیدی
تئوری حد مرکزی؛ فاصله اطمینان؛ ماتریس کواریانس با ابعاد بالا؛ آزمایش فرضیه؛ محاسبه قدرت؛ تبدیل Stieltjes
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه مهندسی کامپیوتر نظریه محاسباتی و ریاضیات
چکیده انگلیسی

Based on the random matrix theory, a unified numerical approach is developed for power calculation in the general framework of hypothesis testing with high-dimensional covariance matrices. In the central limit theorem of linear spectral statistics for sample covariance matrices, the theoretical mean and covariance are computed numerically. Based on these numerical values, the power of the hypothesis test can be evaluated, and furthermore the confidence interval for the unknown parameters in the high-dimensional covariance matrix can be constructed. The validity of the proposed algorithms is well supported by a convergence theorem. Our numerical method is assessed by extensive simulation studies, and a real data example of the S&&P 100 index data is analyzed to illustrate the proposed algorithms.

ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Computational Statistics & Data Analysis - Volume 104, December 2016, Pages 10–23
نویسندگان
, , , ,