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Rate of Convergence for Sparse Sample Covariance Matrices
Ist Teil von
Foundations of Modern Statistics, p.261-300
Ort / Verlag
Cham: Springer International Publishing
Link zum Volltext
Quelle
Alma/SFX Local Collection
Beschreibungen/Notizen
This work is devoted to the estimation of the convergence rate of the empirical spectral distribution function (ESD) of sparse sample covariance matrices in the Kolmogorov metric. We consider the case with the sparsity npn∼logαn\documentclass[12pt]{minimal}
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\begin{document}$$np_n \sim \log ^\alpha n$$\end{document}, for some α>1\documentclass[12pt]{minimal}
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\begin{document}$$\alpha >1$$\end{document} and assume that the moments of the matrix elements satisfy the condition E|Xjk|4+δ≤C<∞\documentclass[12pt]{minimal}
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\begin{document}$${{\,\mathrm{\mathbb {E}}\,}}|X_{jk}|^{4+\delta }\le C<\infty $$\end{document}, for some δ>0\documentclass[12pt]{minimal}
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\begin{document}$$\delta >0$$\end{document}. We also obtain approximation estimates for the Stieltjes transform in the bulk.