对称统计量分布的 Edgeworth 逼近

Friedrich Götze; Mindaugas Bloznelis

对称统计量分布的 Edgeworth 逼近

统计理论 2021-02-09 v1 概率论统计理论

作者: Friedrich Götze , Mindaugas Bloznelis

摘要

我们研究一类一般性的渐近线性统计量的分布，这些统计量是 $N$ 个独立观测值的对称函数。这些统计量的分布函数由 Edgeworth 展开近似，其余项阶为 $o(N^{-1})$ 。该 Edgeworth 展开基于 Hoeffding 分解，其给出到线性部分、二次部分以及更小的更高阶部分的一个随机展开。在线性部分满足 Cramér 条件、统计量的所有部分满足矩假设以及非线性部分满足最优维数要求下，证明了该 Edgeworth 展开的有效性。

关键词

Edgeworth 展开对称统计量 Hoeffding 分解渐近线性统计量 Cramér 条件余项阶

引用

@article{arxiv.2102.03589,
  title  = {Edgeworth approximations for distributions of symmetric statistics},
  author = {Friedrich Götze and Mindaugas Bloznelis},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2102.03589},
  year   = {2021}
}

备注

This paper dates back to 2005 including literature up to this year

对称统计量分布的 Edgeworth 逼近

摘要

关键词

引用

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