A complement to Le Cam’s theorem
Le Cam定理的一个补充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：摘要讨论统计实验渐近等价与密度估计的通用理论，没有所列经济计量细分方向的直接应用证据。
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Le Cam定理的一个补充
- 研究问题
- 密度估计实验与对应的Poisson实验在何种参数空间条件下渐近等价，从而允许转移渐近最优的统计程序？
- 方法与思路
- 作者研究Le Cam意义下的实验等价，给出Besov平滑性充分条件、不能Poisson化的例子及连续函数空间紧子集的结果。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，论文放宽了Poisson化所需的参数空间条件，并给出平滑性边界两侧的充分条件与反例，以及更广的紧集结论。
- 阅读关注点
- 应核对实验距离的定义、参数空间限制与临界平滑度条件，特别查看边界情形是否覆盖，以及程序转移需要哪些构造。
- 阅读边界
- 依据版本未注明的OpenAlex摘要；Besov指标及连续函数空间的上下标排版不清，需查原PDF，不能据此重构条件。
原文摘要
This paper examines asymptotic equivalence in the sense of Le Cam between density estimation experiments and the accompanying Poisson experiments. The significance of asymptotic equivalence is that all asymptotically optimal statistical procedures can be carried over from one experiment to the other. The equivalence given here is established under a weak assumption on the parameter space ℱ. In particular, a sharp Besov smoothness condition is given on ℱ which is sufficient for Poissonization, namely, if ℱ is in a Besov ball Bp,qα(M) with αp>1/2. Examples show Poissonization is not possible whenever αp<1/2. In addition, asymptotic equivalence of the density estimation model and the accompanying Poisson experiment is established for all compact subsets of C([0,1]m), a condition which includes all Hö lder balls with smoothness α>0.