Asymptotics for the maximum of half-normal plots
半正态图最大值的渐近理论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：摘要研究变换系数极值及半正态图的统计性质，应用为筛选和分子序列分析，未直接对应所列计量领域细分。
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
半正态图最大值的渐近理论
- 研究问题
- 将非正态总体的独立同分布观测作 Walsh–Fourier 变换后，最大系数的分布如何近似，何时需要连续性校正？
- 方法与思路
- 作者研究最大 Walsh–Fourier 系数的分布近似，以筛选研究和分子序列分析中的半正态图为背景，讨论连续性校正。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称研究了非正态输入下最大变换系数的分布近似，并在分子序列分析情境中解释为何需要使用连续性校正。
- 阅读关注点
- 应核对总体分布的限制、最大系数的标准化方式、近似误差的控制，以及分子序列应用中连续性校正的具体来源。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；摘要未说明极限分布、误差界或校正公式，不能判断近似在具体样本中的精度。
原文摘要
We study approximations to the distribution of the largest Walsh-Fourier coefficient obtained by transforming i.i.d. observations from a non-normal parent distribution. The study is inspired by the use of half-normal plots in screening studies and in the analysis of molecular sequence data. In the latter context, we indicate why continuity corrections are needed.