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2021 年 9 月 28 日
On eigenvalues of a high dimensional Kendall's rank correlation matrix with dependences
翻译：在高维维度肯德尔的 相依关系矩阵中
Cheng Wang,Qinwen Wang,Zeng Li
Cheng Wang,Qinwen Wang,Zeng Li

This paper investigates limiting spectral distribution of a high-dimensional Kendall's Rank correlation matrix. The underlying population is allowed to have general dependence structure. It no longer follows the Marcenko-Pastur law. It's the first result on rank correlation matrices without any independence or moment constraints


翻译：本文调查限制高维肯德尔的级相关矩阵的光谱分布。 基础人口允许有一般依赖结构。 它不再遵循马尔肯科- 帕斯图尔法律。 这是没有独立性或时间限制的级相关矩阵的第一个结果。
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