On Some Properties of the Asymptotic Variance of the Sample Quantiles and Mid-Ranges
样本分位数与中程统计量的渐近方差性质AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要明确分析样本分位数与中位数的渐近方差，直接对应分位数与分布方法。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
关注这篇论文的作者
样本分位数与中程统计量的渐近方差性质
- 研究问题
- 样本中位数在分位数和由分位数导出的中程统计量两类比较中，是否具有最小渐近方差，各需什么分布条件？
- 方法与思路
- 作者分析样本分位数及其导出中程统计量的渐近方差，分别在两类统计量中比较中位数，并考察总体密度的条件。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，中位数在分位数类中具有最小渐近方差需较严格的正则条件，而在中程统计量类中该性质仅适用于一类非正则密度。
- 阅读关注点
- 阅读时应核对中程统计量的具体定义、方差比较对应的估计目标，以及正则与非正则密度类别和最小方差结论的边界。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要；密度条件和方差表达式未给出，不能把中位数的局部比较结论推广为普遍效率优势。
原文摘要
SUMMARY In this paper, some properties of the asymptotic variance of the sample quantiles and the derived mid-ranges are studied and the role of the sample median is critically discussed. It is shown that among the class of sample quantiles, the sample median will have asymptotically the smallest variance only under somewhat restrictive regularity conditions; while among the class of sample mid-ranges, the sample median (being the central mid-range) has asymptotically the smallest variance only for a class of non-regular parent density functions.