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Principal Components Analysis Based on Multivariate MM Estimators With Fast and Robust Bootstrap

Matías Salibián-Barrera · Stefan Van Aelst · Gert Willems刊期 2006-09 · 卷 101（475）Journal of the American Statistical Association已编入正刊

基于多元 MM 估计及快速稳健自助法的主成分分析AI 解读

We consider robust principal components analysis (PCA) based on multivariate MM estimators. We first study the robustness and efficiency of these estimators, particularly in terms of eigenvalues and eigenvectors. We then focus on inference procedures based on a fast and robust bootstrap for MM estimators. This method is an alternative to the approach based on the asymptotic distribution of the estimators and can also be used to assess the stability of the principal…

因子模型Bootstrap 与重抽样
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