A self-normalized confidence interval for the mean of a class of nonstationary processes
一类非平稳过程均值的自标准化置信区间AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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一类非平稳过程均值的自标准化置信区间
- 研究问题
- 对于均值恒定、方差随时间变化且可能存在依赖的非平稳过程，如何在难以估计极限方差时构造均值置信区间？
- 方法与思路
- 作者在分块累计方差渐近相等的假设下使用自标准化方法，并将同一思路扩展至分段常数均值过程的均值差推断。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称所提区间对非平稳性与数据依赖具有稳健性，并以模拟和全球温度序列说明均值及均值差推断方法。
- 阅读关注点
- 应核对分块累计方差条件的准确含义、允许的依赖结构、分块方式，以及分段均值情形是否需要预先知道分段位置。
- 阅读边界
- OpenAlex 摘要的稿件版本未注明；稳健性仍受所述假设约束，具体依赖条件、区间构造细节和覆盖率结果未提供。
原文摘要
We construct an asymptotic confidence interval for the mean of a class of nonstationary processes with constant mean and time-varying variances. Due to the large number of unknown parameters, traditional approaches based on consistent estimation of the limiting variance of sample mean through moving block or non-overlapping block methods are not applicable. Under a block-wise asymptotically equal cumulative variance assumption, we propose a self-normalized confidence interval that is robust against the nonstationarity and dependence structure of the data. We also apply the same idea to construct an asymptotic confidence interval for the mean difference of nonstationary processes with piecewise constant means. The proposed methods are illustrated through simulations and an application to global temperature series.