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Large Sample Covariance Matrices and High-Dimensional Data Analysis

Large Sample Covariance Matrices and High-Dimensional Data Analysis

Jianfeng Yao, Shurong Zheng, Zhidong Bai

Cambridge University Press
Date de publication : 2025

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High-dimensional data appear in many fields, and their analysis has become increasingly important in modern statistics. However, it has long been observed that several well-known methods in multivariate analysis become inefficient, or even misleading, when the data dimension p is larger than, say, several tens. A seminal example is the well-known inefficiency of Hotelling's T2-test in such cases. This example shows that classical large sample limits may no longer hold for high-dimensional data; statisticians must seek new limiting theorems in these instances. Thus, the theory of random matrices (RMT) serves as a much-needed and welcome alternative framework. Based on the authors' own research, this book provides a firsthand introduction to new high-dimensional statistical methods derived from RMT. The book begins with a detailed introduction to useful tools from RMT, and then presents a series of high-dimensional problems with solutions provided by RMT methods.

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Détails

Auteur

Jianfeng Yao , Shurong Zheng , Zhidong Bai

Marque

Cambridge University Press

Collection

n.c

Parution

2025

Pages

n.c

EAN papier

9781316288719

Langue

Anglais

Informations ebook

EAN EPUB

9781316288719

Prix

65,41 €

Nb pages copiables 0

Nb pages imprimables 0

Taille du fichier 76831 Ko

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Auteur(s) du livre

Jianfeng Yao

Shurong Zheng

Zhidong Bai

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