کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
1145287 | 1489657 | 2016 | 24 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Estimation of the inverse scatter matrix of an elliptically symmetric distribution
ترجمه فارسی عنوان
ارزیابی ماتریس پراکندگی معکوس توزیع ناهمگون دو طرفه
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
ریاضیات
آنالیز عددی
چکیده انگلیسی
We consider estimation of the inverse scatter matrices Σâ1 for high-dimensional elliptically symmetric distributions. In high-dimensional settings the sample covariance matrix S may be singular. Depending on the singularity of S, natural estimators of Σâ1 are of the form aSâ1 or aS+ where a is a positive constant and Sâ1 and S+ are, respectively, the inverse and the Moore-Penrose inverse of S. We propose a unified estimation approach for these two cases and provide improved estimators under the quadratic loss tr(ΣËâ1âΣâ1)2. To this end, a new and general Stein-Haff identity is derived for the high-dimensional elliptically symmetric distribution setting.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Journal of Multivariate Analysis - Volume 143, January 2016, Pages 32-55
Journal: Journal of Multivariate Analysis - Volume 143, January 2016, Pages 32-55
نویسندگان
Dominique Fourdrinier, Fatiha Mezoued, Martin T. Wells,