具有有限秩相关性的高维随机向量的样本典型相关系数
概率论
2022-06-14 v3
摘要
考虑两个随机向量 x ~ ∈ R p \widetilde{\mathbf x} \in \mathbb R^p x ∈ R p 与 y ~ ∈ R q \widetilde{\mathbf y} \in \mathbb R^q y ∈ R q ,其形式为 x ~ = A z + C 1 1 / 2 x \widetilde{\mathbf x}=A\mathbf z+\mathbf C_1^{1/2}\mathbf x x = A z + C 1 1/2 x 与 y ~ = B z + C 2 1 / 2 y \widetilde{\mathbf y}=B\mathbf z+\mathbf C_2^{1/2}\mathbf y y = B z + C 2 1/2 y ,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 与 z ∈ R r \mathbf z\in \mathbb R^r z ∈ R r 为具有均值 0、方差 1 的独立同分布分量的独立向量,C 1 \mathbf C_1 C 1 与 C 2 \mathbf C_2 C 2 为 p × p p \times p p × p 与 q × q q\times q q × q 确定性协方差矩阵,A A A 与 B B B 为 p × r p\times r p × r 与 q × r q\times r q × r 确定性矩阵。基于 ( x ~ , y ~ ) (\widetilde{\mathbf x},\widetilde{\mathbf y}) ( x , y ) 的 n n n 个独立观测,我们研究 x ~ \widetilde{\mathbf x} x 与 y ~ \widetilde{\mathbf y} y 之间的样本典型相关。我们考虑具有有限秩相关性的高维设定。令 t 1 ≥ t 2 ≥ ⋯ ≥ t r t_1\ge t_2 \ge \cdots\ge t_r t 1 ≥ t 2 ≥ ⋯ ≥ t r 为非平凡总体典型相关系数的平方,并令 λ ~ 1 ≥ λ ~ 2 ≥ ⋯ ≥ λ ~ p ∧ q \widetilde\lambda_1 \ge\widetilde\lambda_2\ge\cdots\ge\widetilde\lambda_{p\wedge q} λ 1 ≥ λ 2 ≥ ⋯ ≥ λ p ∧ q 为样本典型相关系数的平方。若 x \mathbf x x 、y \mathbf y y 与 z \mathbf z z 的分量为独立同分布高斯,则文献 [7] 已对固定阈值 t c ∈ ( 0 , 1 ) t_c \in(0, 1) t c ∈ ( 0 , 1 ) 证明如下二分性:对 1 ≤ i ≤ r 1\le i \le r 1 ≤ i ≤ r ,若 t i < t c t_i < t_c t i < t c ,则 λ ~ i \widetilde\lambda_i λ i 收敛于样本典型相关矩阵极限特征值谱的右边缘 λ + \lambda_+ λ + ;若 t i > t c t_i>t_c t i > t c ,则 λ ~ i \widetilde\lambda_i λ i 收敛于由 t i t_i t i 决定的确定性极限 θ i ∈ ( λ + , 1 ) \theta_i \in (\lambda_+,1) θ i ∈ ( λ + , 1 ) 。在本文中,我们证明这些结果在 x \mathbf x x 与 y \mathbf y y 分量上的尖锐四阶矩条件下普遍成立。此外,我们以完全一般性证明这些结果,即它们对近退化的 t i t_i t i 以及接近阈值 t c t_c t c 的 t i t_i t i 也成立。
引用
@article{arxiv.2102.03297,
title = {Sample canonical correlation coefficients of high-dimensional random vectors with finite rank correlations},
author = {Zongming Ma and Fan Yang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2102.03297},
year = {2022}
}
备注
Bernoulli Journal (to appear)