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Asymptotic Expansions for the Joint and Marginal Distributions of the Latent Roots of the Covariance Matrix

协方差矩阵特征根联合与边际分布的渐近展开

Let nS be an $m\times m$ matrix having the Wishart distribution $W_m(n,\Sigma)$. For large n and simple latent roots of $\Sigma$, it is known that the latent roots of S are asymptotically independently normal. In this paper an expansion, up to and including the terms of order $n^-1$, is given for the joint density function of the roots of S in terms of normal density functions. Expansions for the marginal distributions of the roots are also given, valid when the…

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Bounds for the distribution functions of the extreme latent roots of a sample covariance matrix

样本协方差矩阵极端特征根分布函数的界

An upper bound is given for the distribution function of the largest latent root and a lower bound for the distribution function of the smallest latent root for a sample covariance matrix from a normal population. The bounds are expressed in terms of products of chi-squared probabilities.

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