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A generalization of Hotelling's theorem for large p small n data

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  • معلومة اضافية
    • Contributors:
      Modeling and Scientific Computing Milano (MOX); Politecnico di Milano Milan (POLIMI); Vision, Action et Gestion d'informations en Santé (VisAGeS); Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Inria Rennes – Bretagne Atlantique; Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-SIGNAUX ET IMAGES NUMÉRIQUES, ROBOTIQUE (IRISA-D5); Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA); Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes); Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes); Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA); Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
    • بيانات النشر:
      HAL CCSD
    • الموضوع:
      2011
    • Collection:
      École Centrale Paris: HAL-ECP
    • نبذة مختصرة :
      International audience ; We provide a generalization of Hotelling's Theorem that enables inference (i) for the mean vector of a multivariate normal population and (ii) for the comparison of the mean vectors of two multivariate normal populations, when the number p of components is larger than the number n of sample units and the (common) covariance matrix is unknown. We find suitable test statistics and their p-asymptotic distributions that allow the inferential analysis of large p small n data (e.g., spectral data, micro-arrays, and functional data). The convergence rate of the new statistic to its p-asymptotic distribution is analyzed by means of MC simulations, as well as its power which is compared with that of two recent alternatives: a model-dependent test relying on stronger assumptions (Srivastava (2007)) and a model-free permutation test relying on weaker assumptions (Pesarin and Salmaso (2010)).
    • Relation:
      inserm-00858212; https://inserm.hal.science/inserm-00858212; https://inserm.hal.science/inserm-00858212/document; https://inserm.hal.science/inserm-00858212/file/Secchi_Stamm_Vantini_-_2011_-_A_generalization_of_Hotelling_s_theorem_for_large_p_small_n_data.pdf
    • Rights:
      info:eu-repo/semantics/OpenAccess
    • الرقم المعرف:
      edsbas.B19CE266