高维随机向量样本典型相关系数的极限分布
概率论
2022-06-28 v3
摘要
考虑两个具有有限秩相关的高维随机向量 x ~ ∈ R p \widetilde{\mathbf x}\in\mathbb R^p x ∈ R p 和 y ~ ∈ R q \widetilde{\mathbf y}\in\mathbb R^q y ∈ R q 。更确切地说,假设 x ~ = x + A z \widetilde{\mathbf x}=\mathbf x+A\mathbf z x = x + A z 且 y ~ = y + B z \widetilde{\mathbf y}=\mathbf y+B\mathbf z y = y + B z ,其中 x ∈ R p \mathbf x\in\mathbb R^p x ∈ R p 、y ∈ R q \mathbf y\in\mathbb R^q y ∈ R q 和 z ∈ R r \mathbf z\in\mathbb R^r z ∈ R r 为独立的随机向量,其分量独立同分布、均值为 0、方差为 1,且 A ∈ R p × r A\in\mathbb R^{p\times r} A ∈ R p × r 和 B ∈ R q × r B\in\mathbb R^{q\times r} B ∈ R q × r 为两个确定性矩阵。基于 ( x ~ , y ~ ) (\widetilde{\mathbf x},\widetilde{\mathbf y}) ( x , y ) 的 n n n 个独立同分布观测,我们研究它们之间的样本典型相关。本文关注具有秩-r r r 相关的设置。设 t 1 ≥ ⋯ ≥ t r t_1\ge\cdots\ge t_r t 1 ≥ ⋯ ≥ t r 为 x ~ \widetilde{\mathbf x} x 与 y ~ \widetilde{\mathbf y} y 之间总体典型相关系数(CCC)的平方,λ ~ 1 ≥ ⋯ ≥ λ ~ r \widetilde\lambda_1\ge\cdots\ge\widetilde\lambda_r λ 1 ≥ ⋯ ≥ λ r 为最大的 r r r 个样本 CCC 的平方。在对 x \mathbf x x 、y \mathbf y y 和 z \mathbf z z 的分量施加一定矩假设的条件下,我们证明存在阈值 t c ∈ ( 0 , 1 ) t_c\in(0, 1) t c ∈ ( 0 , 1 ) ,使得若 t i > t c t_i>t_c t i > t c ,则 n ( λ ~ i − θ i ) \sqrt{n}(\widetilde\lambda_i-\theta_i) n ( λ i − θ i ) 依分布收敛于一个零均值正态分布,其中 θ i > λ + \theta_i>\lambda_+ θ i > λ + 是由 t i t_i t i 决定的固定离群位置。我们的结果推广了 [4] 中针对高斯向量的结论。此外,我们发现 n ( λ ~ i − θ i ) \sqrt{n}(\widetilde\lambda_i-\theta_i) n ( λ i − θ i ) 极限分布的方差还依赖于 x \mathbf x x 、y \mathbf y y 和 z \mathbf z z 分量的四阶累积量,这是高斯情形下无法观察到的现象。
引用
@article{arxiv.2103.08014,
title = {Limiting distribution of the sample canonical correlation coefficients of high-dimensional random vectors},
author = {Fan Yang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.08014},
year = {2022}
}
备注
Electronic Journal of Probability (to appear)