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Sparse permutation invariant covariance estimation

ELECTRONIC JOURNAL OF STATISTICS, no. 0 (2008): 494.0-515.0

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摘要

The paper proposes a method for constructing a sparse estimator for the inverse covariance (concentration) matrix in high-dimensional settings. The estimator uses a penalized normal likelihood approach and forces sparsity by using a lasso-type penalty. We establish a rate of convergence in the Frobenius norm as both data dimension p and s...更多

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