Confidence intervals for spectral mean and ratio statistics
谱均值及比率统计量的置信区间AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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谱均值及比率统计量的置信区间
- 研究问题
- 对于平稳过程的谱均值和相关比率统计量，如何在不直接估计渐近方差的情况下构造可用的置信区间？
- 方法与思路
- 作者引入带宽并采用自标准化，构造渐近分布不含干扰参数的统计量，结合信息准则和移动平均筛近似选择带宽。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该方法在中等样本量模拟中表现良好，与比率统计量的经验似然方法比较显示更广的适用性。
- 阅读关注点
- 应核对平稳性之外的依赖与矩条件、谱统计量的适用类别，以及带宽选择、自标准化分布和比较方法的限制。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；适用性优势的具体边界和模拟数值未给出，不能推断刊本变化。
原文摘要
We propose a new method, to construct confidence intervals for spectral mean and related ratio statistics of a stationary process, that avoids direct estimation of their asymptotic variances. By introducing a bandwidth, a self-normalization procedure is adopted and the distribution of the new statistic is asymptotically nuisance-parameter free. The bandwidth is chosen using information criteria and a moving average sieve approximation. Through a simulation study, we demonstrate good finite sample performance of our method when the sample size is moderate, while a comparison with an empirical likelihood-based method for ratio statistics is made, confirming a wider applicability of our method.