多目标线性收缩协方差估计量的分析
统计理论
2025-03-13 v2 机器学习
概率论
机器学习
统计理论
摘要
多目标线性收缩是标准单目标线性收缩在协方差估计中的扩展。我们将多个常数矩阵（目标）与样本协方差矩阵相结合。我们推导了具有精确均值和经验均值的oracle和bona fide多目标线性收缩估计量。在两种设置下，我们证明了其在Kolmogorov渐近下收敛于oracle。最后，我们通过实验表明，它在各种情况下优于其他标准估计量。
引用
@article{arxiv.2405.20086,
title = {Analysis of a multi-target linear shrinkage covariance estimator},
author = {Benoit Oriol},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.20086},
year = {2025}
}