【摘 要】
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高维协方差矩阵和它的逆矩阵，即精度矩阵，在统计学中经常扮演着重要的角色。而当p大于n时，对于如何得到较好的相应带宽估计值，是大家都感兴趣的问题，也有不少相关著作。其中在X基
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高维协方差矩阵和它的逆矩阵，即精度矩阵，在统计学中经常扮演着重要的角色。而当p大于n时，对于如何得到较好的相应带宽估计值，是大家都感兴趣的问题，也有不少相关著作。其中在X基于正态假设下的研究，An，Guo&Liu(2014)利用Cholesky-based方法和HOLM过程(Holm，1979)使用了一个非常具有优势的假设检验过程，用来推断带宽推断尺度，检验统计量在原假设下被证明是渐近正态的。本篇文章中，我们将在此基础上进行更深入的研究，对几种典型非正态的情形进行稳健性研究，进而对检验统计量的分布进行探讨。模拟研究的结果显示对于大多数非正态假设，统计量L仍然接近正态分布。另一方面,我们还进行了正态假设下带异常点的稳健性研究，结果显示L对于异常点非常敏感。
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