通过Marchenko-Pastur反演估计总体线性谱统计量

介绍了一种从高维数据估计总体线性谱统计量的新方法。当维数$d$随样本量$n$增长且$\frac{d}{n} \to c>0$时，所提出的方法是第一个在一般非参数设定下具有$\mathcal{O}(n^{\varepsilon - 1})$（对任意$\varepsilon > 0$）收敛速度的方法。对于高斯数据，证明了估计误差以$n$为标准化因子的中心极限定理。