A Random Matrix-Theoretic Approach to Handling Singular Covariance Estimates
In many practical situations we would like to estimate the covariance matrix of a set of variables from an insufficient amount of data. More specifically, if we have a set of N independent, identically distributed measurements of an M dimensional random vector the maximum likelihood estimate is the...
Автори: | Marzetta, T, Tucci, G, Simon, S |
---|---|
Формат: | Journal article |
Мова: | English |
Опубліковано: |
2011
|
Схожі ресурси
Схожі ресурси
-
Target Detection Using Nonsingular Approximations for a Singular Covariance Matrix
за авторством: Nir Gorelik, та інші
Опубліковано: (2012-01-01) -
Weighted covariance matrix estimation
за авторством: Yang, Guangren, та інші
Опубліковано: (2020) -
Covariance estimation on matrix manifolds
за авторством: Musolas Otaño, Antoni M.(Antoni Maria)
Опубліковано: (2020) -
The Effects of Data Imputation on Covariance and Inverse Covariance Matrix Estimation
за авторством: Tuan L. Vo, та інші
Опубліковано: (2024-01-01) -
<i>k</i>-Covariance: An Approach of Ensemble Covariance Estimation and Undersampling to Stabilize the Covariance Matrix in the Global Minimum Variance Portfolio
за авторством: Tuan Tran, та інші
Опубліковано: (2022-06-01)