A1 Alkuperäisartikkeli tieteellisessä aikakauslehdessä
Asymptotic and bootstrap tests for subspace dimension (2021)


Nordhausen, K., Oja, H., & Tyler, D. E. (2021). Asymptotic and bootstrap tests for subspace dimension. Journal of Multivariate Analysis, In Press. https://doi.org/10.1016/j.jmva.2021.104830


JYU-tekijät tai -toimittajat


Julkaisun tiedot

Julkaisun kaikki tekijät tai toimittajat: Nordhausen, Klaus; Oja, Hannu; Tyler, David E.

Lehti tai sarja: Journal of Multivariate Analysis

ISSN: 0047-259X

eISSN: 1095-7243

Julkaisuvuosi: 2021

Volyymi: In Press

Kustantaja: Elsevier

Julkaisumaa: Yhdysvallat (USA)

Julkaisun kieli: englanti

DOI: https://doi.org/10.1016/j.jmva.2021.104830

Julkaisun avoin saatavuus: Avoimesti saatavilla

Julkaisukanavan avoin saatavuus: Osittain avoin julkaisukanava

Rinnakkaistallenteen verkko-osoite (pre-print): https://arxiv.org/abs/1611.04908v2


Tiivistelmä

Many linear dimension reduction methods proposed in the literature can be formulated using an appropriate pair of scatter matrices. The eigen-decomposition of one scatter matrix with respect to another is then often used to determine the dimension of the signal subspace and to separate signal and noise parts of the data. Three popular dimension reduction methods, namely principal component analysis (PCA), fourth order blind identification (FOBI) and sliced inverse regression (SIR) are considered in detail and the first two moments of subsets of the eigenvalues are used to test for the dimension of the signal space. The limiting null distributions of the test statistics are discussed and novel bootstrap strategies are suggested for the small sample cases. In all three cases, consistent test-based estimates of the signal subspace dimension are introduced as well. The asymptotic and bootstrap tests are illustrated in real data examples.


YSO-asiasanat: monimuuttujamenetelmät; riippumattomien komponenttien analyysi; estimointi

Vapaat asiasanat: Order determination; Principal component analysis; Sliced inverse regression


Liittyvät organisaatiot


OKM-raportointi: Ei, julkaisuprosessissa

Alustava JUFO-taso: 1


Viimeisin päivitys 2021-16-09 klo 16:15