Sammanfattning av denna webbsida: I den här artikeln studerar vi problemet med högdimensionell ungefärlig låggradig matrisuppskattning med saknade observationer. Vi föreslår ett enkelt förfarande beräkningsbart i högdimension och det kräver inte imputering av de saknade uppgifterna. Vi etablerar icke-asymptotic sparsity oracle ojämlikheter för uppskattningen av kovariansmatrisen med Frobenius och spektral normer, som gäller för varje inställning av provstorleken och dimensionen av observationer. Vi etablerar ytterligare minimax lägre gränser som visar att våra priser är minimax optimal upp till en logaritmisk faktor.
Fokus för REF ligger på uppskattning av ca låg rang covariansmatriser med en matrisversion av lasso-algoritmen.
High-dimensional covariance matrix estimation with missing observations
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Statistics Theory', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}