کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4949253 | 1440042 | 2017 | 14 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
High dimensional covariance matrix estimation by penalizing the matrix-logarithm transformed likelihood
ترجمه فارسی عنوان
برآورد ماتریس کوواریانس با ضریب مجاز ماتریس-لگاریتم احتمال تبدیل شده
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
برآورد ماتریس کوواریانس، تبدیل لگاریتم ماتریس، مجازات،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
نظریه محاسباتی و ریاضیات
چکیده انگلیسی
It is well known that when the dimension of the data becomes very large, the sample covariance matrix S will not be a good estimator of the population covariance matrix Σ. Using such estimator, one typical consequence is that the estimated eigenvalues from S will be distorted. Many existing methods tried to solve the problem, and examples of which include regularizing Σ by thresholding or banding. In this paper, we estimate Σ by maximizing the likelihood using a new penalization on the matrix logarithm of Σ (denoted by A) of the form: âAâmIâF2=âi(log(di)âm)2, where di is the ith eigenvalue of Σ. This penalty aims at shrinking the estimated eigenvalues of A toward the mean eigenvalue m. The merits of our method are that it guarantees Σ to be non-negative definite and is computational efficient. The simulation study and applications on portfolio optimization and classification of genomic data show that the proposed method outperforms existing methods.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Computational Statistics & Data Analysis - Volume 114, October 2017, Pages 12-25
Journal: Computational Statistics & Data Analysis - Volume 114, October 2017, Pages 12-25
نویسندگان
Philip L.H. Yu, Xiaohang Wang, Yuanyuan Zhu,