非独立分布数据的 M-估计量一致性：固定设计分布回归情形
统计理论
2025-11-17 v1 统计理论
摘要
本文探讨了非独立分布数据下 M-估计量的强一致性和弱一致性，扩展了先前的工作。重点关注数据被视为三角阵列的情形，这涵盖了具有非随机协变量的分布回归模型。建立了针对特定应用场景的原始条件，例如基于最小化经验正确评分规则或条件最大似然的估计。一个关键动机是解决极值统计中的挑战，其中参数依赖的支持可能导致目标函数取值 ，从而阻碍现有定理的应用。
引用
@article{arxiv.2511.11067,
title = {Consistency of M-estimators for non-identically distributed data: the case of fixed-design distributional regression},
author = {Axel Bücher and Johan Segers and Torben Staud},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.11067},
year = {2025}
}
备注
31 pages