混合条件下非退化 $U$-统计量的相依乘子自助法及其应用
统计理论
2015-05-29 v2 统计理论
摘要
本文在混合条件下，确立了由非退化 -统计量构造的两个序贯过程的重采样方法的渐近有效性。这种重采样方案被称为 {\em 相依乘子自助法}，是将 \cite{GomHor02} 的开创性方法应用于混合序列的产物。证明过程利用了 \cite{DehWen10b} 关于退化 -统计量的最新结果。本文还提出了一种数据驱动的方法来估计重采样方案中涉及的关键带宽参数，使得所研究的相依乘子自助法的使用完全自动化。推导的结果被应用于构建置信区间和变点检测检验。对于此类应用，Monte Carlo 实验表明，使用所提出的重采样方法相比使用估计的渐近分布可能具有优势。
引用
@article{arxiv.1412.5875,
title = {Dependent multiplier bootstraps for non-degenerate $U$-statistics under mixing conditions with applications},
author = {Axel Bücher and Ivan Kojadinovic},
journal= {arXiv preprint arXiv:1412.5875},
year = {2015}
}
备注
35 pages, 3 tables