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A uniform-in-P Edgeworth expansion under weak Cramer conditions

机译:在弱的克拉默条件下均匀 - 德国EdgeWorth扩张

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摘要

This paper provides a finite sample bound for the error term in the Edgeworth expansion for a sum of independent, potentially discrete, non-lattice random vectors, using a uniform-in-P version of the weaker Cramer condition in [Angst J, Poly G. A Weak Cramer Condition and Application to Edgeworth Expansions. Electronic J Prob. 2017;22:1-24]. This finite sample bound can be used to derive an Edgeworth expansion that is uniform over the distributions of the random vectors. Using this result, we derive a uniform-in-P higher-order expansion of resampling-based distributions.
机译:本文提供了在Edgeworth扩展中的误差项的有限样本,用于使用[Angst J,Poly G中的较弱的Cramer条件的均匀-Prame的较均匀的Pramer条件的独立,可能离散的非格子随机载体的误差术语。 。弱的克莱默条件和应用于Edgeworth扩展。电子J概率。 2017; 22:1-24]。该有限样品结合可用于导出在随机向量的分布上均匀的边缘抗膨胀。使用此结果,我们推出了基于重采样的分布式的统一高阶扩展。

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