کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
5129409 | 1489643 | 2017 | 8 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
A calibration method for non-positive definite covariance matrix in multivariate data analysis
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
ریاضیات
آنالیز عددی
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
Covariance matrices that fail to be positive definite arise often in covariance estimation. Approaches addressing this problem exist, but are not well supported theoretically. In this paper, we propose a unified statistical and numerical matrix calibration, finding the optimal positive definite surrogate in the sense of Frobenius norm. The proposed algorithm can be directly applied to any estimated covariance matrix. Numerical results show that the calibrated matrix is typically closer to the true covariance, while making only limited changes to the original covariance structure.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Journal of Multivariate Analysis - Volume 157, May 2017, Pages 45-52
Journal: Journal of Multivariate Analysis - Volume 157, May 2017, Pages 45-52
نویسندگان
Chao Huang, Daniel Farewell, Jianxin Pan,