Decoupling and randomization for double-indexed permutation statistics
双索引排列统计量的解耦与随机化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。
本页为预印本版本；arXiv 收录、作者填写的期刊信息以及作者既有发表经历，都不单独证明本篇已接收。作者发表记录按 OpenAlex 身份与完整姓名、本站覆盖期刊 ISSN 及正式卷期核对，只展示已核实例，档案仍可能误合并。
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：核心是排列统计量的通用概率理论，因果推断仅作为应用示例，摘要不足以确定主要领域细分。
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…
双索引排列统计量的解耦与随机化
- 研究问题
- 如何为双索引排列统计量建立集中不等式，并将这些概率界用于秩统计、图统计及因果推断中的相关问题？
- 方法与思路
- 作者提出适用于双索引排列统计量的解耦与随机化方法，据此推导集中不等式；摘要未说明具体构造和适用条件。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称得到新的组合型 Hanson–Wright 不等式和 Bennett 不等式，并提供秩统计、图统计及因果推断示例。
- 阅读关注点
- 应核对统计量的定义、排列随机性的来源、不等式所需条件及界的形式，并检查各应用如何满足这些条件。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审或期刊接收未经核实；摘要未给出定理条件、证明或具体概率界，不能判断适用范围。
原文摘要
This paper introduces a version of decoupling and randomization to establish concentration inequalities for double-indexed permutation statistics. The results yield, among other applications, a new combinatorial Hanson-Wright inequality and a new combinatorial Bennett inequality. Several illustrative examples from rank-based statistics, graph-based statistics, and causal inference are also provided.