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分类依据与纠错

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Herman Callaert
Noel Veraverbeke

学生化 U 统计量的正态近似阶

研究问题
对于非退化二阶核的单样本 U 统计量,使用删一法估计方差并学生化后,正态分布近似能达到何种误差阶?
方法与思路
作者以删一法方差估计构造学生化统计量,在核函数具有 4.5 阶绝对矩及一阶投影方差为正时分析一致近似误差。
材料陈述的贡献
摘要称正态近似的最大分布函数误差为样本量平方根倒数阶,独立同分布变量学生化和的相应结果作为特例出现。
阅读关注点
应核对非退化条件、矩条件和方差估计的精确归一化,以及该误差界对所用核函数和实际样本量的含义。
阅读边界
所给材料为版本未注明的 OpenAlex 索引摘要;误差界常数与有限样本精度未说明,不能推广至退化核或更弱矩条件。

原文摘要

Let $U_N$ be a one sample $U$-statistic with kernel $h$ of degree two, such that $Eh(X_1, X_2) = \vartheta$ and $\operatorname{Var} E\lbrack h(X_1, X_2)\mid X_1 \rbrack > 0$. It is shown that for a studentized $U$-statistic $\sup_x|P(N^{1/2}S^{-1}_N(U_N - \vartheta) \leqslant x) - \Phi(x)| = O(N^{-1/2})$ as $N \rightarrow \infty$, where $N^{-1}S^2_N = 4N^{-1}(N - 1)(N - 2)^{-2}\sum^N_{i=1} \lbrack (N - 1)^{-1} \sum_{j\neq i} h(X_i, X_j) - U_N \rbrack^2$ is the jackknife estimator of $\operatorname{Var} U_N$. The condition needed to obtain this order bound is the existence of the 4.5th absolute moment of the kernel $h$. As in Helmers' Ph.D. thesis on linear combinations of order statistics, the analogous result for a studentized sum of i.i.d. random variables arises as a special case.

笔记与分组
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