Some Asymptotic Results for Jackknifing the Sample Quantile
样本分位数删 d 刀切法的若干渐近结果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：摘要以样本分位数的分布近似和方差估计为核心，直接对应分位数与分布方法。
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
样本分位数删 d 刀切法的若干渐近结果
- 研究问题
- 对独立同分布样本的 p 分位数这一非规则统计量，删 d 刀切法能否正确近似其分布，并一致估计其渐近方差？
- 方法与思路
- 作者研究删 d 刀切法在样本分位数问题中的渐近行为，分别分析刀切直方图向正态分布的收敛以及方差估计的收敛。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称给出刀切直方图向正态分布收敛的几乎处处速率，并证明刀切方差估计几乎处处收敛到样本分位数的渐近方差。
- 阅读关注点
- 应核对删除数量 d 随样本量变化的要求、总体分布在目标分位点附近的条件，以及直方图收敛使用的距离或度量。
- 阅读边界
- 索引摘要未注明稿件版本；d 的允许范围、分布正则条件与具体收敛速率未说明，不能直接据此选择实际计算中的删除数量。
原文摘要
This note studies the asymptotic behavior of the delete-$d$ jackknife in the irregular case of a sample $p$-quantile, calculated from a sample of $n$ iid r.v.'s. Two results are obtained: (a) an almost sure rate of convergence of the delete-$d$ jackknife histogram to the normal distribution; (b) almost sure convergence of the delete-$d$ jackknife variance estimate to the asymptotic variance of the sample $p$-quantile.