平方对称FastICA估计量
统计理论
2016-10-24 v1 统计理论
摘要
本文研究了deflation-based FastICA方法、原始对称FastICA方法以及一种改进的对称FastICA方法（此处称为平方对称FastICA）的理论性质。该改进通过将FastICA目标函数中的绝对值替换为其平方得到。在基于deflation的情况下，由于最大化问题保持不变，该替换对估计量无影响。然而，在对称情况下，得到了具有未知性质的新估计量。本文回顾了经典的基于deflation和对称的FastICA方法，并与新的平方对称FastICA进行了对比。我们找到了估计方程，并推导了任意非线性选择下的平方对称FastICA估计量的渐近性质。然后利用解混矩阵估计量的渐近方差来比较它们在大数据样本量下的效率，表明平方对称FastICA估计量在多种情况下优于其他两种估计量。
引用
@article{arxiv.1512.05534,
title = {The squared symmetric FastICA estimator},
author = {Jari Miettinen and Klaus Nordhausen and Hannu Oja and Sara Taskinen and Joni Virta},
journal= {arXiv preprint arXiv:1512.05534},
year = {2016}
}