Estimación de la matriz de covarianza con simetría compuesta en bloques
El principal objetivo de este proyecto de investigación es obtener diferentes estimadores de la matriz con Simetría Compuesta en Bloques (BCS). Esta matriz estructurada, que es un caso particular de la matriz con k-simetría compuesta auto similar (k-SSCS covariance matrix), es apropiada para modela...
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| Autores principales: | , , , |
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| Publicado: |
2019
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| Acceso en línea: | https://bdigital.uncu.edu.ar/fichas.php?idobjeto=14981 |
| Sumario: | El principal objetivo de este proyecto de investigación es obtener diferentes estimadores de la matriz con Simetría Compuesta en Bloques (BCS). Esta matriz estructurada, que es un caso particular de la matriz con k-simetría compuesta auto similar (k-SSCS covariance matrix), es apropiada para modelar la dependencia entre las componentes de los subvectores de un vector aleatorio multivariado en dos niveles. La idea heurística es la de minimizar una elegida medida de la divergencia D entre una matriz (semi) definida positiva arbitraria pero fija y una matriz arbitraria del cono de las matrices de covarianza BCS (semi) definidas positiva. El uso de buenos estimadores no estructurados diferentes de una matriz de covarianza como matriz arbitraria pero fija y de diferentes medidas de divergencia pueden conducir a interesantes nuevos estimadores de la matriz de covarianza BCS. Luego, se estudiarán las propiedades de estos estimadores. |
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