고차원 데이터에서 공분산행렬의 추정에 대한 비교연구A Comparative Study of Covariance Matrix Estimators in High-Dimensional Data
- Other Titles
- A Comparative Study of Covariance Matrix Estimators in High-Dimensional Data
- Authors
- 이동혁; 이재원
- Issue Date
- 2013
- Publisher
- 한국통계학회
- Keywords
- 공분산 행렬 추정; 축소추정; 경계 추정; 수정 콜레스키 분해 추정.; Covariance matrix estimation; shrinkage; thresholding; modified Choelsky decomposition.
- Citation
- 응용통계연구, v.26, no.5, pp.747 - 758
- Indexed
- KCI
- Journal Title
- 응용통계연구
- Volume
- 26
- Number
- 5
- Start Page
- 747
- End Page
- 758
- URI
- https://scholar.korea.ac.kr/handle/2021.sw.korea/105656
- ISSN
- 1225-066X
- Abstract
- 공분산 행렬은 다변량 통계분석에서 중요한 역할을 하고 있으며 전통적인 다변량 분석의 경우 표본 공분산 행렬이 참공분산 행렬의 추정량으로 주로 사용되었다. 하지만 변수의 수가 표본의 크기보다 훨씬 큰 고차원 데이터와 같은 경우에는 표본 공분산 행렬은 비정칙행렬이 되어 기존의 다변량 기법을 사용하는 데 적절하지 않을 수가 있다. 최근이러한 문제점을 해결하기 위해 축소추정, 경계추정, 수정 콜레스키 분해 추정 등의 새로운 공분산 행렬의 추정량들이 제안되었다. 본 논문에서는 추정량들의 성능에 영향을 미칠 수 있는 여러 현실적인 상황들을 가정하여 모의실험을 통해 참공분산 행렬의 추정량들의 성능을 비교하였다.
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