典型相关分析的高维低样本量渐近性
统计理论
2016-09-14 v2 统计理论
摘要
研究了当维度 d 增长且样本量 n 固定时典型相关分析的渐近行为。特别地，我们关注 CCA 在 HDLSS 情形下有效或失效的条件。本技术报告在一个相当简化的设定下研究了这些条件，即在两组随机变量中存在一对方向，使得这两组变量在该对方向上的得分之间存在非零相关性。证明与广泛的模拟研究支持了这些发现。
引用
@article{arxiv.1609.02992,
title = {High-Dimension, Low Sample Size Asymptotics of Canonical Correlation Analysis},
author = {Sungwon Lee},
journal= {arXiv preprint arXiv:1609.02992},
year = {2016}
}
备注
Technical report, typos corrected, wrong entry of mentors removed