高维协方差矩阵带状性的自适应检验
统计方法学
2022-04-26 v1
摘要
高维带状协方差矩阵的估计在多元统计分析中被广泛使用。为保证估计的有效性，我们旨在高维框架下检验协方差矩阵具有某一带宽的带状性假设。尽管文献中已提出若干检验方法，现有检验仅对某些具有特定稀疏度水平的备择假设有效，而对具有其他稀疏结构的备择假设可能无效。本文的目标是提出一种针对高维协方差矩阵带状性的新检验，该检验对具有不同稀疏度水平的备择假设均有效。所提出的新检验也可用于检验高维因子模型中误差向量协方差矩阵的带状结构。基于这些统计量，还引入了一种用于带状高维协方差矩阵的一致带宽估计量。我们进行了广泛的模拟研究并将所提自适应检验与带宽估计量应用于蛋白质质谱的前列腺癌数据集以评估其有效性。
引用
@article{arxiv.2204.11155,
title = {Adaptive Tests for Bandedness of High-dimensional Covariance Matrices},
author = {Xiaoyi Wang and Gongjun Xu and Shurong Zheng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2204.11155},
year = {2022}
}