Теория вероятностей и ее применения
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Импакт-фактор
Правила для авторов
Загрузить рукопись

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Теория вероятн. и ее примен.:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Теория вероятностей и ее применения, 2017, том 62, выпуск 1, страницы 194–211
DOI: https://doi.org/10.4213/tvp5098
(Mi tvp5098)
 

Эта публикация цитируется в 1 научной статье (всего в 1 статье)

Computable error bounds for high-dimensional approximations of an LR statistic for additional information in canonical correlation analysis

H. Wakaki, Y. Fujikoshi

Department of Mathematical Faculty of Sciences, Hiroshima University, Higashi-Hiroshima, Japan
Список литературы:
Аннотация: Пусть $\lambda$ есть статистика отношения правдоподобия, построенная по выборке размера $N=n+1$, для проверки гипотезы об избыточности информации в подвекторе $p$-мерного случайного вектора $\mathbf{x}$ и в подвекторе $q$-мерного случайного вектора $\mathbf{y}$. Используя тот факт, что при выполнении нулевой гипотезы распределение статистики $-(2/N)\ln \lambda$ выражается в виде произведения двух независимых $\Lambda$ распределений, сначала находится предельное распределение, а также строятся асимптотические разложения для стандартизованной статистики $T$ величины $-(2/N)\ln \lambda$ в условиях наблюдений высокой размерности, когда и размер выборки, и размерности велики. Далее выводятся вычислимые оценки для приближений в случае данных высокой размерности. Численные эксперименты показывают, что найденные оценки полезны в широком диапазоне значений величин $p$, $q$ и $n$.
Ключевые слова: оценки ошибок, асимптотические разложения, данные большой размерности, избыточность, канонический корреляционный анализ.
Поступила в редакцию: 17.04.2016
Принята в печать: 20.10.2016
Англоязычная версия:
Theory of Probability and its Applications, 2018, Volume 62, Issue 1, Pages 157–172
DOI: https://doi.org/10.1137/S0040585X97T98854X
Реферативные базы данных:
Тип публикации: Статья
Язык публикации: английский
Образец цитирования: H. Wakaki, Y. Fujikoshi, “Computable error bounds for high-dimensional approximations of an LR statistic for additional information in canonical correlation analysis”, Теория вероятн. и ее примен., 62:1 (2017), 194–211; Theory Probab. Appl., 62:1 (2018), 157–172
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{WakFuj17}
\by H.~Wakaki, Y.~Fujikoshi
\paper Computable error bounds for high-dimensional approximations of an LR statistic for additional information in canonical correlation analysis
\jour Теория вероятн. и ее примен.
\yr 2017
\vol 62
\issue 1
\pages 194--211
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/tvp5098}
\crossref{https://doi.org/10.4213/tvp5098}
\mathscinet{http://mathscinet.ams.org/mathscinet-getitem?mr=3633471}
\zmath{https://zbmath.org/?q=an:06870112}
\elib{https://elibrary.ru/item.asp?id=28169201}
\transl
\jour Theory Probab. Appl.
\yr 2018
\vol 62
\issue 1
\pages 157--172
\crossref{https://doi.org/10.1137/S0040585X97T98854X}
\isi{https://gateway.webofknowledge.com/gateway/Gateway.cgi?GWVersion=2&SrcApp=Publons&SrcAuth=Publons_CEL&DestLinkType=FullRecord&DestApp=WOS_CPL&KeyUT=000432323500011}
\scopus{https://www.scopus.com/record/display.url?origin=inward&eid=2-s2.0-85047170919}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/tvp5098
  • https://doi.org/10.4213/tvp5098
  • https://www.mathnet.ru/rus/tvp/v62/i1/p194
  • Эта публикация цитируется в следующих 1 статьяx:
    Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    Теория вероятностей и ее применения Theory of Probability and its Applications
    Статистика просмотров:
    Страница аннотации:337
    PDF полного текста:46
    Список литературы:56
    Первая страница:13
     
      Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024