混合速率渐近性

Peter Radchenko

doi:10.1214/009053607000000668

混合速率渐近性

统计理论 2008-12-18 v1 统计理论

作者: Peter Radchenko

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摘要

本文提出了一种通用方法，用于推导定义为优化经验准则函数参数值的估计量的极限行为。此类估计量的渐近行为通常源自于重标度和重参数化准则函数的一致极限定理。新方法能够处理标准方法无法得出估计量完整极限行为的情形。该渐近分析依赖于将准则函数分解为具有不同重标度分量的和。本文通过 Lasso 型估计、 $k$ -means 聚类、Shorth 估计和偏线性模型的实例对该方法进行了解释。

关键词

渐近行为估计量经验准则函数一致极限定理混合速率 Lasso 估计 $k$-means 聚类

引用

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  title  = {Mixed-rates asymptotics},
  author = {Peter Radchenko},
  journal= {arXiv preprint arXiv:0803.1942},
  year   = {2008}
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备注

Published in at http://dx.doi.org/10.1214/009053607000000668 the Annals of Statistics (http://www.imstat.org/aos/) by the Institute of Mathematical Statistics (http://www.imstat.org)

混合速率渐近性

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