Multilevel maximum likelihood estimation with application to covariance matrices
Multilevel maximum likelihood estimation with application to covariance matrices
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应用于协方差矩阵的多级最大似然估计
DOI：
10.1080/03610926.2017.1422755
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发表时间：
2018
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Eben, Kryštof
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Turčičová, Marie;Mandel, Jan;Eben, Kryštof
证明了当最大化被限制在包含真实参数值的子空间时，极大似然估计的渐近方差减小。最大似然估计允许协方差模型与样本的系统拟合，这在数据同化中很重要。分层最大似然方法被应用到谱对角协方差模型与不同的参数化的特征值衰减，和稀疏逆协方差模型与指定的参数值上的不同的非零条目。计算表明，使用较小的参数集可以大大降低高维采样噪声。
The asymptotic variance of the maximum likelihood estimate is proved to decrease when the maximization is restricted to a subspace that contains the true parameter value. Maximum likelihood estimation allows a systematic fitting of covariance models to the sample, which is important in data assimilation. The hierarchical maximum likelihood approach is applied to the spectral diagonal covariance model with different parameterizations of eigenvalue decay, and to the sparse inverse covariance model with specified parameter values on different sets of nonzero entries. It is shown computationally that using smaller sets of parameters can decrease the sampling noise in high dimension substantially.
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