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GLHT for High-Dimensional Covariance Matrices: A Normal-Reference Approach

Jingyi Wang · Tianming Zhu · Jin-Ting Zhang刊期 2026-01-02 · 卷 44（1）Journal of Business & Economic Statistics已编入正刊

高维协方差矩阵的一般线性假设检验：正态参照方法AI 解读

Statistical inference for high-dimensional data is increasingly essential due to the prevalence of big data. While recent advancements have improved testing linear hypotheses for high-dimensional mean vectors, exploration of testing linear hypotheses for high-dimensional covariance matrices remains limited. This article focuses on a general linear hypothesis testing (GLHT) problem for high-dimensional covariance matrices, encompassing various specific cases such as testing…

高维与机器学习
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