ダウンロード数: 39

このアイテムのファイル:
ファイル 記述 サイズフォーマット 
2091-01.pdf6.81 MBAdobe PDF見る/開く
タイトル: A test for high-dimensional covariance matrices via the extended cross-data-matrix methodology (Statistical Inference and Modelling)
著者: Endo, Kohei
Yata, Kazuyoshi
Aoshima, Makoto
著者名の別形: 遠藤, 紘平
矢田, 和善
青嶋, 誠
キーワード: Asymptotic normality
ECDM
HDLSS
Large $p$, small $n$
発行日: Oct-2018
出版者: 京都大学数理解析研究所
誌名: 数理解析研究所講究録
巻: 2091
開始ページ: 1
終了ページ: 13
抄録: In this paper, we consider two-sample tests for covariance matrices in high-dimensional settings. We introduce the extended cross-data-matrix (ECDM) methodology. We construct test statistics by using the ECDM methodology. We show that the ECDM test statistics have the consistency property and the asymptotic normality in high-dimensional settings. We propose a new test procedure based on the ECDM test statistics and evaluate its asymptotic size and power from theoretical and numerical aspects.
URI: http://hdl.handle.net/2433/251630
出現コレクション:2091 Statistical Inference and Modelling

アイテムの詳細レコードを表示する

Export to RefWorks


出力フォーマット 


このリポジトリに保管されているアイテムはすべて著作権により保護されています。