关键词asymptotic distribution
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- 在离散化存在的条件独立性检验
在只有离散观测值的情况下，该研究提出了一种能适应离散变量存在的条件独立性检验方法，通过设计桥接方程来恢复潜在连续变量的统计信息参数，并导出了适当的检验统计量及其在条件独立的零假设下的渐近分布，理论和实证验证结果表明了该方法的有效性。
- 最优子样本逻辑回归更高效的估计
本文提出了一个基于子样本的改进逻辑回归估计方法，通过使用 2018 年 Wang 等人提出的最优子采样概率。无论是渐近结果还是数值结果都说明新的估计量具有更高的估计效率。我们还提出了一种基于泊松子采样的新算法，该算法不需要一次性近似最优子采 - 关于 Voronoi 元胞的测量
研究从密度为 f 在 R^d 中抽取的 n 个独立随机点所定义的随机 Voronoi 分割的典型单元的度量。证明了以点 x∈R^d 的典型细胞的概率测度的渐近分布与点 x 和密度 f 无关。确定了渐近分布的所有矩，并表明随着 d 的增大，分 - 基于双样本 U - 统计量的依赖关系突变点检测
研究时间序列中的变点检测，基于 Wilcoxon 双样本检验统计量提出了一种针对异常值鲁棒的检验方法，通过两样本 U 统计的函数中心极限定理得到其渐近分布，同时扩展了 Csorgo 和 Horvath 定理到相关数据的情况。
- SCAD 惩罚最小二乘估计器的渐近谱权质量
本文研究了在稀疏、高维、线性回归模型中，随着样本大小的增加，协变量数目可能增加时，SCAD 惩罚的最小二乘估计量的渐近特性。我们特别关注该估计量用于同时进行变量选择和估计的情况。我们证明在适当条件下，SCAD 惩罚最小二乘估计量在变量选择方