A note on the stationary bootstrap’s variance
平稳自助法方差札记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：摘要研究平稳区块重抽样并采用频域方差展开，直接对应序列数据的统计推断方法，未给出宏观应用。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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平稳自助法方差札记
- 研究问题
- 随机区块长度是否使平稳自助法的渐近方差大于其他区块自助法，其相对效率和最优区块长度结论是否需要修正？
- 方法与思路
- 作者把方差展开转到频域，比较平稳自助法与固定长度非重叠区块自助法，并用同一思路分析其他区块重抽样方法。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称平稳自助法的渐近方差与固定长度非重叠区块法相匹配，并更新此前关于相对效率和最优区块长度的部分结果。
- 阅读关注点
- 应核对所比较的目标统计量、渐近方差的含义、区块长度与依赖条件，以及频域推导如何改变既有最优长度结论。
- 阅读边界
- 依据版本未注明的 OpenAlex 摘要；统计量和正则条件未说明，渐近方差匹配不意味着有限样本表现或所有用途相同。
原文摘要
Because the stationary bootstrap resamples data blocks of random length, this method has been thought to have the largest asymptotic variance among block bootstraps Lahiri [Ann. Statist. 27 (1999) 386–404]. It is shown here that the variance of the stationary bootstrap surprisingly matches that of a block bootstrap based on nonrandom, nonoverlapping blocks. This argument translates the variance expansion into the frequency domain and provides a unified way of determining variances for other block bootstraps. Some previous results on the stationary bootstrap, related to asymptotic relative efficiency and optimal block size, are also updated.