Ankündigung Erscheint vsl. November 2021 Abbildung von Zagidullina | High-Dimensional Covariance Matrix Estimation | 1. Auflage | 2021 | beck-shop.de

Zagidullina

High-Dimensional Covariance Matrix Estimation

An Introduction to Random Matrix Theory

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Fachbuch

Buch. Softcover

1st ed. 2021. 2021

xiv, 113 S. 26 Farbabbildungen, Bibliographien.

In englischer Sprache

Springer. ISBN 978-3-030-80064-2

Format (B x L): 15,5 x 23,5 cm

Produktbeschreibung

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.

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