R语言 RMTstat包 WishartSpikePar()函数中文帮助文档(中英文对照)

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WishartSpikePar(RMTstat)
WishartSpikePar()所属R语言包：RMTstat

                                        Spiked Wishart Eigenvalue Centering and Scaling
                                         尖刺威沙特特征值居中和缩放

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Centering and scaling for the sample eigenvalue from a spiked Wishart matrix (sample covariance matrix) with ndf degrees of freedom, pdim dimensions, and population covariance matrix  diag(spike+var,var,var,...,var).
中心并扩大样本特征值ndf自由度钉Wishart矩阵（样本协方差矩阵），pdim尺寸，和人口的协方差矩阵diag(spike+var,var,var,...,var)。


用法----------Usage----------


  WishartSpikePar( spike, ndf=NA, pdim=NA, var=1, beta=1 )



参数----------Arguments----------

参数：spike
the value of the spike.
尖峰的值。


参数：ndf
the number of degrees of freedom for the Wishart matrix.
的自由度的数目为威沙特矩阵。


参数：pdim
the number of dimensions (variables) for the Wishart matrix.
为威沙特矩阵的维数（变量）。


参数：var
the population (noise) variance.
人口（噪声）的差异。


参数：beta
the order parameter (1 or 2).  
命令的参数（1或2）。


Details

详细信息----------Details----------

The returned values give appropriate centering and scaling for the largest eigenvalue from a spiked Wishart matrix so that the centered and  scaled quantity converges in distribution to a normal random variable with mean 0 and variance 1.
返回的值给予适当的中心和缩放钉Wishart矩阵的最大特征值中心，规模化的量收敛到正常均值为0，方差为1的随机变量的分布。

For the spiked distribution to exist, spike must be greater than sqrt(pdim/ndf)*var.
钉分布存在，spike必须大于sqrt(pdim/ndf)*var的。

Supported values for beta are 1 for real data and and 2 for complex data.
支持的值beta是1真实的数据和2复杂的数据。


值----------Value----------

<table summary="R valueblock"> <tr valign="top"><td>centering</td> <td> gives the centering.</td></tr> <tr valign="top"><td>scaleing</td> <td> gives the scaling.</td></tr> </table>
<table summary="R valueblock"> <tr valign="top"> <TD> centering </ TD> <TD>给出了定心。</ TD> </ TR> <TR VALIGN =“顶部“<TD>scaleing </ TD> <TD>提供缩放。</ TD> </ TR> </ TABLE>


（作者）----------Author(s)----------


Iain M. Johnstone, Zongming Ma, Patrick O. Perry and Morteza Shahram



参考文献----------References----------

Baik, J., Ben Arous, G., and P茅ch茅, S. (2005). Phase transition of the largest eigenvalue for non-null  complex sample covariance matrices. Annals of Probability 33, 1643&ndash;1697.
Baik, J. and Silverstein, J. W. (2006).  Eigenvalues of large sample covariance matrices of spiked  population models. Journal of Multivariate Analysis 97, 1382-1408.
Paul, D. (2007). Asymptotics of sample eigenstructure for a large  dimensional spiked covariance model. Statistica Sinica 17, 1617&ndash;1642.

参见----------See Also----------

WishartSpike
WishartSpike

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