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The Convergence Rates Of The Weighted Bootstrap Distributions For Von Mises And U-statistics

机译:Von Mises和U统计量的加权Bootstrap分布的收敛速度

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摘要

It has been proved that the weighted bootstrap method for von Mises and U-statistics provides a feasible approximation to their sample distributions. In the paper, based on a variation of the Berry-Esseen theorem for U-statistics, we further develop such first-order convergence rate under weak conditions. Moreover, in view of maximum entropy, we provide a principle to choose the weights.
机译:已经证明,von Mises和U统计量的加权bootstrap方法为它们的样本分布提供了可行的近似值。在本文中,基于U统计量的Berry-Esseen定理的变体,我们进一步开发了弱条件下的一阶收敛速度。此外,鉴于最大熵,我们提供了选择权重的原理。

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