Skip to main content
CenXiv.org
此网站处于试运行阶段,支持我们!
我们衷心感谢所有贡献者的支持。
贡献
赞助
cenxiv logo > math > arXiv:2501.04371

帮助 | 高级搜索

数学 > 统计理论

arXiv:2501.04371 (math)
[提交于 2025年1月8日 ]

标题: 高维情形下的相关性检验和样本光谱相干矩阵

标题: Correlation tests and sample spectral coherence matrix in the high-dimensional regime

Authors:Philippe Loubaton (LIGM), Alexis Rosuel (LIGM), Pascal Vallet (IMS)
摘要: 已建立结果表明,对于具有独立分量的复高维时间序列 (yn)n$\in$Z 的谱相干矩阵的平滑周期图估计的线性谱统计量(LSS),在样本大小 N、观测维度 M 和平滑跨度 B 均趋于 +$\infty$的渐近情况下,满足每个频率上的中心极限定理,条件是 M = O(N $\alpha$ ) 对于 $\alpha$ < 1 且 M B $\rightarrow$ c, c $\in$ (0, 1)。 由此得出结论,两种重新居中和重新归一化的 LSS 版本也验证了中心极限定理,其中一个基于频域平均值,另一个基于频域平方和,且两者均在精心选择的频率网格上进行评估。 这两个统计量被提出用于以可控的渐近水平检验 y 的分量是否相互独立的假设。 数值模拟评估了这两种检验的性能。
摘要: It is established that the linear spectral statistics (LSS) of the smoothed periodogram estimate of the spectral coherence matrix of a complex Gaussian high-dimensional times series (yn) n$\in$Z with independent components satisfy at each frequency a central limit theorem in the asymptotic regime where the sample size N , the dimension M of the observation, and the smoothing span B both converge towards +$\infty$ in such a way that M = O(N $\alpha$ ) for $\alpha$ \< 1 and M B $\rightarrow$ c, c $\in$ (0, 1). It is deduced that two recentered and renormalized versions of the LSS, one based on an average in the frequency domain and the other one based on a sum of squares also in the frequency domain, and both evaluated over a well-chosen frequency grid, also verify a central limit theorem. These two statistics are proposed to test with controlled asymptotic level the hypothesis that the components of y are independent. Numerical simulations assess the performance of the two tests.
主题: 统计理论 (math.ST)
引用方式: arXiv:2501.04371 [math.ST]
  (或者 arXiv:2501.04371v1 [math.ST] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2501.04371
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

提交历史

来自: Philippe Loubaton [查看电子邮件]
[v1] 星期三, 2025 年 1 月 8 日 09:22:14 UTC (2,161 KB)
全文链接:

获取论文:

    查看标题为《》的 PDF
  • 查看中文 PDF
  • 查看 PDF
  • TeX 源代码
  • 其他格式
查看许可
当前浏览上下文:
math.ST
< 上一篇   |   下一篇 >
新的 | 最近的 | 2025-01
切换浏览方式为:
math
stat
stat.TH

参考文献与引用

  • NASA ADS
  • 谷歌学术搜索
  • 语义学者
a 导出 BibTeX 引用 加载中...

BibTeX 格式的引用

×
数据由提供:

收藏

BibSonomy logo Reddit logo

文献和引用工具

文献资源探索 (什么是资源探索?)
连接的论文 (什么是连接的论文?)
Litmaps (什么是 Litmaps?)
scite 智能引用 (什么是智能引用?)

与本文相关的代码,数据和媒体

alphaXiv (什么是 alphaXiv?)
CatalyzeX 代码查找器 (什么是 CatalyzeX?)
DagsHub (什么是 DagsHub?)
Gotit.pub (什么是 GotitPub?)
Hugging Face (什么是 Huggingface?)
带有代码的论文 (什么是带有代码的论文?)
ScienceCast (什么是 ScienceCast?)

演示

复制 (什么是复制?)
Hugging Face Spaces (什么是 Spaces?)
TXYZ.AI (什么是 TXYZ.AI?)

推荐器和搜索工具

影响之花 (什么是影响之花?)
核心推荐器 (什么是核心?)
IArxiv 推荐器 (什么是 IArxiv?)
  • 作者
  • 地点
  • 机构
  • 主题

arXivLabs:与社区合作伙伴的实验项目

arXivLabs 是一个框架,允许合作伙伴直接在我们的网站上开发和分享新的 arXiv 特性。

与 arXivLabs 合作的个人和组织都接受了我们的价值观,即开放、社区、卓越和用户数据隐私。arXiv 承诺这些价值观,并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。

有一个为 arXiv 社区增加价值的项目想法吗? 了解更多关于 arXivLabs 的信息.

这篇论文的哪些作者是支持者? | 禁用 MathJax (什么是 MathJax?)
  • 关于
  • 帮助
  • contact arXivClick here to contact arXiv 联系
  • 订阅 arXiv 邮件列表点击这里订阅 订阅
  • 版权
  • 隐私政策
  • 网络无障碍帮助
  • arXiv 运营状态
    通过...获取状态通知 email 或者 slack

京ICP备2025123034号