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2091-01.pdf | 6.81 MB | Adobe 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 |
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