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Produktbild: Large Covariance and Autocovariance Matrices

Large Covariance and Autocovariance Matrices

228,99 €

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei


Beschreibung

Produktdetails

Einband

Gebundene Ausgabe

Erscheinungsdatum

03.07.2018

Verlag

Taylor and Francis

Seitenzahl

298

Maße (L/B/H)

24/16,1/2,1 cm

Gewicht

614 g

Sprache

Englisch

ISBN

978-1-138-30386-7

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Gebundene Ausgabe

Erscheinungsdatum

03.07.2018

Verlag

Taylor and Francis

Seitenzahl

298

Maße (L/B/H)

24/16,1/2,1 cm

Gewicht

614 g

Sprache

Englisch

ISBN

978-1-138-30386-7

Herstelleradresse

Libri GmbH
Europaallee 1
36244 Bad Hersfeld
DE

Email: gpsr@libri.de

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  • Produktbild: Large Covariance and Autocovariance Matrices
  • 1. LARGE COVARIANCE MATRIX I

    Consistency

    Covariance classes and regularization

    Covariance classes

    Covariance regularization

    Bandable ¿p

    Parameter space

    Estimation in U

    Minimaxity

    Toeplitz ¿p

    Parameter space

    Estimation in Gß (M ) or Fß (M0, M )

    Minimaxity

    Sparse ¿p

    Parameter space

    Estimation in U¿ (q, C0(p), M ) or Gq (Cn,p)

    Minimaxity

    2. LARGE COVARIANCE MATRIX II

    Bandable ¿p

    Models and examples

    Weak dependence

    Estimation

    Sparse ¿p

    3. LARGE AUTOCOVARIANCE MATRIX

    Models and examples

    Estimation of ¿0,p

    Estimation of ¿u,p

    Parameter spaces

    Estimation

    Estimation in MA(r)

    Estimation in IVAR(r)

    Gaussian assumption

    Simulations

    Part II

    4. SPECTRAL DISTRIBUTION

    LSD

    Moment method

    Method of Stieltjes transform

    Wigner matrix: semi-circle law

    Independent matrix: Mar¿cenko-Pastur law

    > 0

    Results on Z: p/n ¿ 0

    5. NON-COMMUTATIVE PROBABILITY

    NCP and its convergence

    Essentials of partition theory

    M¿obius function

    Partition and non-crossing partition

    Kreweras complement

    Free cumulant; free independence

    Moments of free variables

    Joint convergence of random matrices

    Compound free Poisson

    6. GENERALIZED COVARIANCE MATRIX I

    Preliminaries

    Assumptions

    Embedding

    NCP convergence

    Main idea

    Main convergence

    LSD of symmetric polynomials

    Stieltjes transform

    Corollaries

    7. GENERALIZED COVARIANCE MATRIX II

    Preliminaries

    Assumptions

    Centering and Scaling

    Main idea

    NCP convergence

    LSD of symmetric polynomials

    Stieltjes transform

    Corollaries

    8. SPECTRA OF AUTOCOVARIANCE MATRIX I

    Assumptions

    LSD when p/n ¿ y ¿ (0, ¿)

    MA(q), q < ¿

    MA(¿)

    Application to specific cases

    LSD when p/n ¿ 0

    Application to specific cases

    Non-symmetric polynomials

    9. SPECTRA OF AUTOCOVARIANCE MATRIX II

    Assumptions

    LSD when p/n ¿ y ¿ (0, ¿)

    MA(q), q < ¿

    MA(¿)

    LSD when p/n ¿ 0

    MA(q), q < ¿

    MA(¿)

    10. GRAPHICAL INFERENCE

    MA order determination

    AR order determination

    Graphical tests for parameter matrices

    11. TESTING WITH TRACE

    One sample trace

    Two sample trace

    Testing

    12. SUPPLEMENTARY PROOFS

    Proof of Lemma

    Proof of Theorem (a)

    Proof of Theorem

    Proof of Lemma

    Proof of Corollary (c)

    Proof of Corollary (c)

    Proof of Corollary (c)

    Proof of Lemma

    Proof of Lemma

    Lemmas for Theorem