A simple bootstrap for Chatterjee’s rank correlation
Chatterjee 秩相关系数的简单 bootstrapAI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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Chatterjee 秩相关系数的简单 bootstrap
- 研究问题
- 如何为 Chatterjee 秩相关系数构造一致的 bootstrap，并区分连续、离散及坐标依赖情形的理论支持？
- 方法与思路
- 作者使用 m-out-of-n bootstrap，在能够建立该秩相关系数渐近正态性的情形下证明重抽样分布一致。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称一致性同时在 Kolmogorov 与 Wasserstein 距离下成立，并证明坐标独立的连续和离散数据情形。
- 阅读关注点
- 应核对 m 与 n 的关系、渐近正态性成立条件，以及离散且坐标依赖情形中哪些结论仅由模拟支持。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要，依赖坐标的离散数据表现属于模拟证据；不能据此认定所有数据结构下都具有一致性。
原文摘要
Abstract We prove that an m-out-of-n bootstrap procedure for Chatterjee’s rank correlation is consistent whenever asymptotic normality of Chatterjee’s rank correlation can be established. In particular, we prove that m-out-of-n bootstrap works for continuous as well as discrete data with independent coordinates; furthermore, simulations indicate that it also performs well for discrete data with dependent coordinates, and that it outperforms alternative estimation methods. Consistency of the bootstrap is proved in the Kolmogorov distance as well as in the Wasserstein distance.