弱依赖下的退化U-和V-统计量：渐近理论与bootstrap一致性

我们设计了一个关于在易于验证的条件下U-和V-统计量的基于模型的bootstrap方法一致性的通用结果。为此，我们首先推导了弱依赖$\mathbb{R}^d$值随机变量的二阶退化U-和V-统计量的极限分布。这仅需要一些矩条件和关于核函数的平滑性假设。基于这一结果，我们验证了这些统计量的bootstrap对应物具有相同的极限分布。最后，给出了在假设检验中的一些应用。