【摘 要】
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大数据的飞速发展使得高维数据可以广泛用于统计的研究中,这种高维数据集的明显特征就是其中各变量关系十分复杂,因此如何理解数据集的结构是一个重要的统计问题,目前,许多统计分析都涉及了对协方差矩阵或者其逆(精度矩阵)的估计,此前相关的工作都集中在协方差矩阵与时间无关的静态模型上,在这种情况下通常数据的维数p远大于样本量n,但是在许多实际应用中,这些变量之间的成对的关系经常会随着许多因素的变化而变化:例如
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大数据的飞速发展使得高维数据可以广泛用于统计的研究中,这种高维数据集的明显特征就是其中各变量关系十分复杂,因此如何理解数据集的结构是一个重要的统计问题,目前,许多统计分析都涉及了对协方差矩阵或者其逆（精度矩阵）的估计,此前相关的工作都集中在协方差矩阵与时间无关的静态模型上,在这种情况下通常数据的维数p远大于样本量n,但是在许多实际应用中,这些变量之间的成对的关系经常会随着许多因素的变化而变化:例如FMRI数据以及金融时间序列数据,数据中变量之间的关系均会随时间的改变而改变,在静态模型中则不能体现这种变化,针对此问题,近期有文章提出了一类假设为条件稀疏的动态协方差模型（DCM）,采用POET的方法给出该模型的估计,并研究了该方法的一致收敛速度,该模型相较于静态模型能够应用于更复杂的情况,本文在已有的POET方法的基础上进行了改进,在非参数方法估计条件协方差矩阵的过程中以局部线性估计替代Nadaraya-Watson估计,并将收敛速度从紧支集扩展到无穷区间,最后通过模特卡洛模拟与Chen（2016）所提出的估计结果进行了比较,实验结果表明本文的方法在很多情况下都有着很好的估计效果以及更强的鲁棒性.
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