On the Bootstrap of the Maximum Score Estimator
最大得分估计量的 BootstrapAI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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最大得分估计量的 Bootstrap
- 研究问题
- 对于最大得分估计量及其他立方根收敛估计量，bootstrap 能否一致近似其渐近分布，其有效性边界如何影响统计推断？
- 方法与思路
- 作者分析最大得分估计量 bootstrap 分布的一致性，将理论扩展至其他立方根收敛估计量，并讨论部分单参数情形的推断办法。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，bootstrap 不能一致估计最大得分估计量的渐近分布；相关理论还为该类别中的部分单参数估计量提示了简单推断方法。
- 阅读关注点
- 阅读时应核对不一致结论针对的重抽样方案与正则条件、立方根收敛类别的适用范围，以及所建议单参数推断办法的构造。
- 阅读边界
- 摘要未说明具体重抽样机制、替代推断方法或有限样本表现；不能将其结论推广为所有 bootstrap 方案均无效。
原文摘要
This paper shows that the bootstrap does not consistently estimate the asymptotic distribution of the maximum score estimator. The theory developed also applies to other estimators within a cube-root convergence class. For some single-parameter estimators in this class, the results suggest a simple method for inference based upon the bootstrap.