On the Bahadur representation of sample quantiles for dependent sequences
相依序列样本分位数的 Bahadur 表示AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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相依序列样本分位数的 Bahadur 表示
- 研究问题
- 对线性及部分常用非线性相依过程，样本分位数如何获得 Bahadur 表示，经验过程的局部波动又如何影响其余项？
- 方法与思路
- 作者研究相依数据经验过程的局部波动，建立样本分位数的 Bahadur 表示，并将结果应用于截尾均值和温莎化均值。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称相较既有结果，在更弱条件下得到更尖锐的界，从而拓展相依随机变量的经验过程理论及相关均值应用。
- 阅读关注点
- 阅读全文时应核对允许的线性和非线性过程、依赖与分布条件、余项界的准确阶数，以及均值应用所需附加条件。
- 阅读边界
- 依据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；更弱条件及更尖锐界均未具体列出，不能推断任意相依序列都满足表示。
原文摘要
We establish the Bahadur representation of sample quantiles for linear and some widely used nonlinear processes. Local fluctuations of empirical processes are discussed. Applications to the trimmed and Winsorized means are given. Our results extend previous ones by establishing sharper bounds under milder conditions and thus provide new insight into the theory of empirical processes for dependent random variables.