独立随机变量公共均值的函数渐近置信区间
统计理论
2009-01-30 v1 统计理论
摘要
我们考虑具有公共均值μ的独立随机变量，它们要么满足林德伯格条件，要么关于μ对称。现有形式的关于D[0,1]上此类随机变量的学生化部分和的功能中心极限定理被认为在构建μ的渐近置信区间（我们称之为函数渐近置信区间）方面有一定用途。在本文中，我们建立了这些FCLT的完全基于数据的版本，从而扩展了它们在这方面的适用性。我们给出了两个关于μ的新FACI的具体例子。
引用
@article{arxiv.0901.4628,
title = {Functional asymptotic confidence intervals for a common mean of independent random variables},
author = {Yuliya V. Martsynyuk},
journal= {arXiv preprint arXiv:0901.4628},
year = {2009}
}
备注
Published in at http://dx.doi.org/10.1214/08-EJS233 the Electronic Journal of Statistics (http://www.i-journals.org/ejs/) by the Institute of Mathematical Statistics (http://www.imstat.org)