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High-Dimensional Covariance Matrix Estimation
An Introduction to Random Matrix Theory
Aygul Zagidullina
68,95 €
+ 137 points
Description
This book presents covariance matrix estimation and related aspects of random matrix theory. It focuses on the sample covariance matrix estimator and provides a holistic description of its properties under two asymptotic regimes: the traditional one, and the high-dimensional regime that better fits the big data context. It draws attention to the deficiencies of standard statistical tools when used in the high-dimensional setting, and introduces the basic concepts and major results related to spectral statistics and random matrix theory under high-dimensional asymptotics in an understandable and reader-friendly way. The aim of this book is to inspire applied statisticians, econometricians, and machine learning practitioners who analyze high-dimensional data to apply the recent developments in their work.
Spécifications
Parties prenantes
- Auteur(s) :
- Editeur:
Contenu
- Nombre de pages :
- 115
- Langue:
- Anglais
- Collection :
Caractéristiques
- EAN:
- 9783030800642
- Date de parution :
- 30-10-21
- Format:
- Livre broché
- Format numérique:
- Trade paperback (VS)
- Dimensions :
- 156 mm x 234 mm
- Poids :
- 195 g
