Some asymptotic properties of jackknife statistics
刀切法统计量的若干渐近性质AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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刀切法统计量的若干渐近性质
- 研究问题
- 刀切法统计量何时与原统计量具有相同的渐近分布，两者之差的方差何时具有更低阶，以及刀切法如何影响精度？
- 方法与思路
- 作者研究两类统计量差异的方差阶，给出充分且几乎必要的条件，并将类似分析扩展到统计量的正则函数。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称得到渐近等价的条件及刀切法方差下界，并以样本矩和次序统计量的线性组合说明可能的精度得失。
- 阅读关注点
- 应核对充分条件与必要条件之间的差距、正则函数的定义，以及方差下界如何限制刀切法在不同例子中的精度收益。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；具体条件和方差下界公式未提供，不能推断刀切法普遍提高精度或刊本变化。
原文摘要
SUMMARY The jackknife and the original statistic from which it is derived often have the same asymptotic distribution. In fact, their difference often has a variance of smaller order than the original statistic. We give sufficient and almost necessary conditions for this. We prove a similar result also for regular functions of the statistic. Applications are given to sample moments and linear combinations of order statistics. We discuss possible gains and losses in precision when using the jackknife procedure. In particular we give a lower bound on the variance of the jackknife.