A remark on moment-dependent phase transitions in high-dimensional Gaussian approximations
关于高维高斯近似中依赖矩条件的相变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：摘要属于通用高维概率近似与检验理论，未提供对应所列经济计量细分领域的明确证据。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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关于高维高斯近似中依赖矩条件的相变
- 研究问题
- 高维假设检验中，维度增长到何种程度后高斯临界值不再适用，这一临界增长率如何随观测变量拥有的矩数改变？
- 方法与思路
- 作者研究维度增长与高斯临界值适用性的关系，重点考察矩条件的影响；摘要未说明统计量或具体分析工具。
- 材料陈述的贡献
- 摘要将高维高斯近似的适用边界与观测变量的矩数联系起来，但未给出具体临界增长率、定理或相变结论。
- 阅读关注点
- 应核对检验统计量、数据依赖结构、矩条件和维度增长率，并区分高斯近似失效与特定检验失效的具体含义。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审及期刊接收未获核实；摘要未说明临界率公式、必要充分条件或有限样本表现。
原文摘要
In this article, we study the critical growth rates of dimension below which Gaussian critical values can be used for hypothesis testing but beyond which they cannot. We are particularly interested in how these growth rates depend on the number of moments that the observations possess.