作者:

标题:

R-code:

#CQ.stat returns the value of the CQ statistic in Chen and Qin (2010)
#Inputs are two data matrices: p by n1 and p by n2
#Each column of a data matrix is a p-dim observation

CQ.stat=function(X1,X2)
{
  p=dim(X1)[1] # dim
  n1=dim(X1)[2] # sample size n1
  n2=dim(X2)[2] # sample size n2
  
  X1mean=apply(X1,1,mean) # First sample mean 
  X2mean=apply(X2,1,mean) # Second sample mean
  
  T1=n1^2*sum(X1mean^2)-sum(X1^2)
  T2=n2^2*sum(X2mean^2)-sum(X2^2)  
  T12=sum(t(X1mean)%*%X2mean)
  Tn=T1/(n1*(n1-1))+T2/(n2*(n2-1))-2*T12 # Tn in the numerator of the CQ statistic
  
  # estimate of tr(Sigma1^2)
  trSig1sq=0
  seq1=1:n1
  for(j in seq1){
    for(k in seq1[-j]){
      cv1mean=apply(X1[,-c(j,k)],1,mean)
      trSig1sq=trSig1sq+sum(t(X1[,j])%*%(X1[,k]-cv1mean))*sum(t(X1[,k])%*%(X1[,j]-cv1mean))/(n1*(n1-1))
    }
  }
  
 # estimate of tr(Sigma2^2)
  trSig2sq=0
  seq2=1:n2
  for(j in seq2){
    for(k in seq2[-j]){
      cv2mean=apply(X2[,-c(j,k)],1,mean)
      trSig2sq=trSig2sq+sum(t(X2[,j])%*%(X2[,k]-cv2mean))*sum(t(X2[,k])%*%(X2[,j]-cv2mean))/(n2*(n2-1))
    }
  }
  
  # estimate of tr(Sigma1Sigma2)
  trSig1Sig2=0
  for(l in seq1){
    cv1mean=apply(X1[,-l],1,mean)
    for(k in seq2){
      cv2mean=apply(X2[,-k],1,mean)
      trSig1Sig2=trSig1Sig2+sum(t(X1[,l]%*%(X2[,k]-cv2mean)))*sum(t(X2[,k]%*%(X1[,l]-cv1mean)))/(n1*n2)
    }
  }
  
  # estimate of sigma_n^2=Var(Tn)
  signsq=2*trSig1sq/(n1*(n1-1))+2*trSig2sq/(n2*(n2-1))+4*trSig1Sig2/(n1*n2)
  
  # CQ statistic
  CQstat=Tn/sqrt(signsq)
  
  return(CQstat)
}