Cramér-type moderate deviations for Studentized two-sample $U$-statistics with applications
学生化两样本 U 统计量的 Cramér 型中等偏差及应用AI 解读 ↓
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AI 根据所提供的论文材料归类：摘要虽提及计量经济学，但核心是一般两样本统计量与多重检验理论，未明确所列细分方向的研究对象。
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学生化两样本 U 统计量的 Cramér 型中等偏差及应用
- 研究问题
- 学生化两样本 U 统计量的尾概率能否获得精确的中等偏差近似，并支持大规模多重检验与自助法应用？
- 方法与思路
- 作者在一般框架中建立 Cramér 型中等偏差结果，涵盖两样本 t 与学生化 Mann–Whitney 统计量，并研究应用。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称得到尖锐中等偏差定理及两样本 t 统计量的二阶精度结果，将相关方法扩展到更一般的非线性统计量。
- 阅读关注点
- 应核对矩条件、样本量比例、统计量非退化要求及尾部近似范围，并查明错误发现率控制和正则化自助法的条件。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 摘要；具体定理条件与误差界未提供，提及计量经济学应用不足以确定细分方向。
原文摘要
Two-sample $U$-statistics are widely used in a broad range of applications, including those in the fields of biostatistics and econometrics. In this paper, we establish sharp Cramér-type moderate deviation theorems for Studentized two-sample $U$-statistics in a general framework, including the two-sample $t$-statistic and Studentized Mann–Whitney test statistic as prototypical examples. In particular, a refined moderate deviation theorem with second-order accuracy is established for the two-sample $t$-statistic. These results extend the applicability of the existing statistical methodologies from the one-sample $t$-statistic to more general nonlinear statistics. Applications to two-sample large-scale multiple testing problems with false discovery rate control and the regularized bootstrap method are also discussed.