Asymptotic expansions in the singular value decomposition for cross covariance and correlation under nonnormality
Asymptotic expansions in the singular value decomposition for cross covariance and correlation under nonnormality
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非正态性下互协方差和相关性奇异值分解的渐近展开
DOI：
10.1007/s10463-008-0174-4
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发表时间：
2009
影响因子：
1
通讯作者：
H. Ogasawara
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
H. Ogasawara
在非正态条件下，得到了样本奇异向量分布的渐近累积量以及互协方差和相关矩阵的值。利用渐近累积量，通过Edgeworth展开到O（1/n）阶和Hall变换方法，得到了估计量分布的近似。学生化估计的情况下，也被认为是。作为该方法的一个应用，对电池间因子分析模型中参数估计量的分布进行了扩展。解释奇异向量和值的背景下的因素模型的分布条件，一些低阶正态理论累积量的样本奇异向量和值的分布下的非正态性的渐近鲁棒性。
Asymptotic cumulants of the distributions of the sample singular vectors and values of cross covariance and correlation matrices are obtained under nonnormality. The asymptotic cumulants are used to have the approximations of the distributions of the estimators by the Edgeworth expansions up to orderO(1/n) and Hall’s method with variable transformation. The cases of Studentized estimators are also considered. As an application of the method, the distributions of the parameter estimators in the model of inter-battery factor analysis are expanded. Interpreting the singular vectors and values in the context of the factor model with distributional conditions, the asymptotic robustness of some lower-order normal-theory cumulants of the distributions of the sample singular vectors and values under nonnormality is shown.
DOI：
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发表时间：
2005
期刊：
Computational Statistics and Data Analysis 49・3
影响因子：
--
作者：
Ogasawara;H.
通讯作者：
H.
DOI：
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发表时间：
2006
期刊：
Computational Statistics and Data Analysis 50
影响因子：
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作者：
Ogasawara;H.
通讯作者：
H.
非正态下因子分析中估计量分布的渐近展开。
DOI：
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发表时间：
2007
期刊：
British Journal of Mathematical and Statistical Psychology 60
影响因子：
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作者：
Ogasawara;H.
通讯作者：
H.