کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
7546877 | 1489652 | 2016 | 13 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Spectral analysis of the Moore-Penrose inverse of a large dimensional sample covariance matrix
ترجمه فارسی عنوان
تجزیه طیفی معکوس مور-پنروس برای یک ماتریس کوواریانس نمونه بزرگ بعدی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
ریاضیات
آنالیز عددی
چکیده انگلیسی
For a sample of n independent identically distributed p-dimensional centered random vectors with covariance matrix Σn let SÌn denote the usual sample covariance (centered by the mean) and Sn the non-centered sample covariance matrix (i.e. the matrix of second moment estimates), where p>n. In this paper, we provide the limiting spectral distribution and central limit theorem for linear spectral statistics of the Moore-Penrose inverse of Sn and SÌn. We consider the large dimensional asymptotics when the number of variables pââ and the sample size nââ such that p/nâcâ(1,+â). We present a Marchenko-Pastur law for both types of matrices, which shows that the limiting spectral distributions for both sample covariance matrices are the same. On the other hand, we demonstrate that the asymptotic distribution of linear spectral statistics of the Moore-Penrose inverse of SÌn differs in the mean from that of Sn.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Journal of Multivariate Analysis - Volume 148, June 2016, Pages 160-172
Journal: Journal of Multivariate Analysis - Volume 148, June 2016, Pages 160-172
نویسندگان
Taras Bodnar, Holger Dette, Nestor Parolya,