Bootstrap Standard Error Estimates and Inference
自助法标准误估计与推断AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要讨论自助法弱收敛、方差一致性与推断保守性的一般理论，未提供归入所列应用领域或专门模型的依据。
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自助法标准误估计与推断
- 研究问题
- 自助分布弱收敛却不保证二阶矩或方差一致时，常用自助法标准误仍能支撑怎样的推断，其潜在保守性如何体现？
- 方法与思路
- 作者从自助分布弱收敛与二阶矩、方差一致性之间的区别入手，考察常用自助法标准误的推断后果；摘要未说明具体技术路径。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，常用自助法标准误可能导致保守推断，将理论中已认识到的方差一致性问题与应用实践中的标准误使用联系起来。
- 阅读关注点
- 阅读全文时应核对保守性结论所需的条件、适用的推断程序及证明，并区分自助分布弱收敛与标准误一致性的逻辑关系。
- 阅读边界
- 摘要未说明保守性结论的条件、程度及覆盖范围，无法据此判断某个估计量的自助标准误是否一致，或相应推断是否有效。
原文摘要
Asymptotic justification of the bootstrap often takes the form of weak convergence of the bootstrap distribution to some limit distribution. Theoretical literature recognized that the weak convergence does not imply consistency of the bootstrap second moment or the bootstrap variance as an estimator of the asymptotic variance, but such concern is not always reflected in the applied practice. We bridge the gap between the theory and practice by showing that such common bootstrap based standard error in fact leads to a potentially conservative inference.