Estimation of the Mean of Functional Time Series and a Two-Sample Problem
函数型时间序列的均值估计与两样本检验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：题名和摘要明确研究函数型时间序列及时间依赖下的均值推断，直接对应时间序列方法，但未说明具体宏观应用。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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函数型时间序列的均值估计与两样本检验
- 研究问题
- 对于具有时间依赖的函数型观测，如何估计均值函数及其渐近方差，并检验两个函数型样本的均值函数是否相等？
- 方法与思路
- 作者建立函数型样本均值的正态近似，估计渐近方差核，再据此构造并渐近论证允许时间依赖的两样本均值检验。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称提出具有渐近依据的两样本检验，并通过模拟和真实数据应用展示有限样本表现，作者报告尺寸与功效良好。
- 阅读关注点
- 应核对时间依赖条件、方差核估计方法与调节参数，以及两样本之间的依赖设定和模拟中尺寸、功效的评价方式。
- 阅读边界
- 所给 Crossref 摘要未说明依赖条件、方差核实现和真实数据内容；良好的有限样本表现只是所述研究中的报告，不能普遍化。
原文摘要
Summary The paper is concerned with inference based on the mean function of a functional time series. We develop a normal approximation for the functional sample mean and then focus on the estimation of the asymptotic variance kernel. Using these results, we develop and asymptotically justify testing procedures for the equality of means in two functional samples exhibiting temporal dependence. Evaluated by means of a simulation study and application to a real data set, these two-sample procedures enjoy good size and power in finite samples.