Successive improvement of the order of ancillarity
逐次提高辅助统计量的辅助性阶数AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要研究高阶渐近辅助性理论，没有所列细分领域的直接证据。
反馈分类问题正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
关注这篇论文的作者
逐次提高辅助统计量的辅助性阶数
- 研究问题
- 当已有统计量的分布仅近似不依赖未知参数时，能否逐次提高其辅助性阶数，并显式构造更高阶的辅助统计量？
- 方法与思路
- 作者采用与既有论证类似的思路，在通常正则条件下研究逐次改进，并针对正态密度乘 Hermite 多项式的展开给出构造。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称一般可以逐次提高辅助性阶数，并说明在所述 Edgeworth 型展开下如何显式构造新的辅助统计量。
- 阅读关注点
- 应查原文确认各渐近阶数、正则条件、参数依赖项的消除方式，以及显式构造与 Edgeworth 展开适用范围。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；大 O 项的具体阶数丢失，须查原 PDF，不能重构提升幅度或据此推导，亦不推断刊本变化。
原文摘要
It is shown by an argument similar to one of Welch (1947) that it is, under usual regularity conditions, in general possible to improve the order of ancillarity successively. This means that when an asymptotic ancillary has been constructed, such that its distribution is independent of the parameter apart from terms of order Othen a new ancillary may be constructed with a distribution which depends on the parameter only through terms of order O. It is shown how the new ancillary may be constructed explicitly when the expansion is of the Edgeworth type, more specifically when it is a normal density multiplied by linear combinations of Hermite polynomials.