分散共分散行列の固有値・固有ベクトルの検定問題について
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概要
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Positive-definite symmetric matrix is useful for various multivariate analyses. The latent roots and vectors of the symmetric matrix are also important statistics. Covariance matrix is typical for positive-definite symmetric matrix. In this paper we deal with the hypothesis testings for the latent roots and vectors of covariance matrix without normality. Three hypotheses are considered for the case of one population and two populations, respectively. We explain that Wald criteria are effective for these problems and the criteria are derived by using asymptotic covariance matrix for latent roots and vectors.
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