A Rank Statistics Approach to the Consistency of a General Bootstrap
用秩统计理论研究一般 Bootstrap 的一致性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：摘要明确研究 Bootstrap 分位数过程，与分位数推断方向相关，但未讨论经济分布效应。
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
用秩统计理论研究一般 Bootstrap 的一致性
- 研究问题
- 通过可交换权重构造的广义 Bootstrap 均值是否一致？这一结果能否延伸到 Bootstrap 经验过程和分位数过程？
- 方法与思路
- 作者以可交换方式对样本点加权，定义涵盖 Efron、Rubin 等方案的广义 Bootstrap，并用经典线性秩统计理论证明性质。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称建立了广义 Bootstrap 均值的一致性，也证明相应经验过程与分位数过程的一致性，提供统一的理论处理。
- 阅读关注点
- 应核对可交换权重所需的附加条件、数据抽样假设、一致性的具体含义，以及经验过程和分位数过程的收敛空间。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；可交换性之外的条件未给出，不能认定任意可交换权重都保证一致性。
原文摘要
A general notion of a bootstrapped mean constructed by exchangeably weighting sample points is introduced. Consistency of this generalized bootstrapped mean, which includes proposals of Efron and Rubin among others, is proved by classical linear rank statistics theory. The consistency of generalized bootstrapped empirical and quantile processes is also established.