高次元の場合における次元の推定法と漸近的性質 参考文献

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q
Aj = n log
(1 + i ) − 2(p − j)(q − j),
j = 0, . . . , q − 1,
Aq = 0,
i=j+1
Cj = n
q
i − 2(p − j)(q − j),
j = 0, . . . , q − 1,
Cq = 0
i=j+1
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Bj = n log
q
(1 + i ) − (log n)(p − j)(q − j),
j = 0, . . . , q − 1,
Bq = 0
i=j+1
jB = arg minj Bj ͷߴ࣍‫ݩ‬ੑ࣭ʹ͍ͭͯௐ΂ͨ. ‫ݻ‬༗஋ i ʹରԠ͢
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(i) ωi = O(n),
i = 1, . . . , j0 ,
(ii) ωi = O(np),
i = 1, . . . , j0
ม਺ͷ਺ͱඪຊ਺ͷൺ͕Ұఆ஋ʹ͖ۙͮͳ͕Βେ͖͘ͳΔͱ͖, (i) ͷ৔߹Ͱ͸ BIC ‫ن‬४͸
ҰகੑΛ΋ͨͳ͍͕, (ii) ͷ৔߹Ͱ͸ BIC ‫ن‬४͸ҰகੑΛ΋ͭ͜ͱΛࣔ͢. Ұํ, AIC ΍ Cp
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ఆྔͷ‫͕ྻߦٯ‬ଘࡏ͠ͳ͘ͳΔ. ରԠࡦͷҰͭͱͯ͠, ‫ڞ‬෼ࢄߦྻΛϦοδ‫Ͱܕ‬ਪఆͨ͠΋
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΋ߟ͑ΒΕΔ. ଞͷํ๏ͱͯ͠, ଟมྔճ‫ؼ‬ϞσϧͰఏҊ͞Εͨ Bunea, She and Wegkamp
(2011) ʹΑΔ RSC Λద༻͢Δ͜ͱ΋ߟ͑ΒΕΔ. ͜ΕΒͷํ๏ʹ͍ͭͯͷߴ࣍‫ݩ‬ੑ࣭ʹͭ
͍ͯཧ࿦త਺஋త݁Ռʹ͍ͭͯ΋ใࠂ͢Δ.
ࢀߟจ‫ݙ‬
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rank estimators of high-dimensional matrices. Ann. Statist., 39, 1282–1309.