矩阵变量 $T$ 分布的局部正态逼近与概率度量界及其在 Hotelling $T$ 统计量中的应用
统计理论
2022-11-18 v2 概率论
统计理论
摘要
本文中，我们发展了居中矩阵变量 密度与具有相同协方差的居中矩阵变量正态密度之比的局部展开。这些逼近被用于推导相应诱导测度之间若干概率度量（如全变差与 Hellinger 距离）的上界。该工作将 Shafiei & Saberali（2015）与 Ouimet（2022）关于单变量 Student 分布的部分结果推广至矩阵变量情形。
引用
@article{arxiv.2202.04100,
title = {Local normal approximations and probability metric bounds for the matrix-variate $T$ distribution and its application to Hotelling's $T$ statistic},
author = {Frédéric Ouimet},
journal= {arXiv preprint arXiv:2202.04100},
year = {2022}
}
备注
11 pages, 2 figures