降维中条件协方差矩阵的高效估计

设$\boldsymbol{X}\in \mathbb{R......R}^p$，$Y\in \mathbb{R}$。本文在逆回归框架下提出了条件协方差矩阵$\mathrm{Cov}(\mathbb{E}[\boldsymbol{X}\vert Y])$的一个估计量。基于二次泛函的估计，该方法从半参数角度提供了一个有效估计量。我们在一些温和条件下考虑了$\mathrm{Cov}(\mathbb{E}[\boldsymbol{X}\vert Y])$的泛函Taylor展开，以及使用未知联合分布估计量的影响。该估计量的渐近性质也给出了。