Non-asymptotic rate for high-dimensional covariance estimation with non-independent missing observations

被引：5
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作者：
Park, Seongoh [1 ]
Lim, Johan [1 ]
机构：
[1] Seoul Natl Univ, Dept Stat, Seoul, South Korea
来源：
STATISTICS & PROBABILITY LETTERS | 2019年 / 153卷
基金：
新加坡国家研究基金会;
关键词：
Convergence rate; Covariance matrix; Inverse probability weight estimator; Missing completely at random; MATRIX ESTIMATION;
D O I：
10.1016/j.spl.2019.06.002
中图分类号：
O21 [概率论与数理统计]; C8 [统计学];
学科分类号：
020208 ; 070103 ; 0714 ;
摘要：
In this paper, we study non-asymptotic convergence rate of the inverse probability weight estimator of covariance matrix when some values of the data are missing completely at random. (C) 2019 Elsevier B.V. All rights reserved.
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