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Estimating a Change Point in a Sequence of Very High-Dimensional Covariance Matrices

Holger Dette · Guangming Pan · Qing Yang刊期 2022-01-02 · 卷 117（537）Journal of the American Statistical Association已编入正刊

超高维协方差矩阵序列中的变化点估计AI 解读

This article considers the problem of estimating a change point in the covariance matrix in a sequence of high-dimensional vectors, where the dimension is substantially larger than the sample size. A two-stage approach is proposed to efficiently estimate the location of the change point. The first step consists of a reduction of the dimension to identify elements of the covariance matrices corresponding to significant changes. In a second step, we use the components after…

宏观 · 结构变化高维与机器学习
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