On the Bootstrap Saddlepoint Approximations
自助法鞍点近似AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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自助法鞍点近似
- 研究问题
- 学生化均值及其自助法分布的鞍点近似有多准确？研究重点是相对误差，以及这些误差如何传递到检验与区间覆盖。
- 方法与思路
- 作者比较鞍点近似、学生化均值的精确分布和自助法近似，在有界集合上研究一致相对误差，并考察更大的偏离。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称经验鞍点近似在有界集合上具有一致的二阶相对误差，并据此得到学生化自助法检验与区间覆盖的相应结果。
- 阅读关注点
- 应核对分布与矩条件、有界集合的定义、二阶相对误差的具体阶数，以及较大偏离下结论适用的范围。
- 阅读边界
- 仅据稿件版本未注明的 OpenAlex 摘要；具体正则条件及较大偏离的误差界未说明，不能推断其他版本变化。
原文摘要
We compare saddlepoint approximations to the exact distributions of a studentized mean and to its bootstrap approximation. We show that, on bounded sets, these empirical saddlepoint approximations achieve second order relative errors uniformly. We also consider the relative errors for larger deviations. It follows that the studentized-t bootstrap p-value and the coverage of the bootstrap confidence interval have second order relative errors.