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Finite sampling inequalities: An application to two-sample Kolmogorov-Smirnov statistics

机译:有限采样不等式:应用于两个样本的Kolmogorov-Smirnov统计

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摘要

We review a finite-sampling exponential bound due to Serfling and discuss related exponential bounds for the hypergeometric distribution. We then discuss how such bounds motivate some new results for two-sample empirical processes. Our development complements recent results by Wei and Dudley (2012) concerning exponential bounds for two-sided Kolmogorov Smirnov statistics by giving corresponding results for one-sided statistics with emphasis on "adjusted" inequalities of the type proved originally by Dvoretzky et al. (1956) [3] and by Massart (1990) for one-sample versions of these statistics. (C) 2016 Elsevier B.V. All rights reserved.
机译:我们回顾了由于Serfling的有限采样指数界,并讨论了超几何分布的相关指数界。然后,我们讨论了这种界限如何激发两样本经验过程的一些新结果。我们的发展补充了Wei和Dudley(2012)关于双面Kolmogorov Smirnov统计的指数界的最新结果,通过提供单侧统计的相应结果,重点是Dvoretzky等人最初证明的“调整”不等式。 (1956)[3]和Massart(1990)提出的这些统计数据的一个样本版本。 (C)2016 Elsevier B.V.保留所有权利。

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