高维随机矩阵大数据分析

由ARMA模型重组后得到高维矩阵，再由这个高维矩阵得到它的残差序列，计算出这个残差序列后求出残差序列的协方差阵，这个协方差阵的所有特征向量中的元素应该都服从标准正太分布。如果不是哪个元素不满足这个分布，则说明对应的时间序列中对应时刻的数存在异常。

那么下面是我的问题～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～时间序列组成的高维矩阵不太可能正好是个方阵，假如是p*n，那么协方差阵得到的全部特征向量中的全部元素的个数总和应该是n*n，这就不能和原本序列中的元素一一对应上了！谢谢帮忙。

大数据分析给现代社会带来了新的机遇与挑战。一方面，与传统研究侧重于揭示事物的共性不同，大数据研究将有助于人们发现事物的个体特性，并针对每一个体的特性给出个体化的解决方案。同时，大数据研究也将使人们能够从大量个体的差异变化中，揭示其中存在的难以察觉的规律。另一方面，大数据的海量样本规模和高维数特征也引入以下显著特性：数据搜集的偏差性、数据产生的异母体性、计算成本、噪音的累积叠加、假关联性、外生性，以及测量误差等等。为了应对这些挑战，需要引入新的计算和统计方法。