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退化统计量的自归一化适度偏差。

Self-Normalized Moderate Deviations for Degenerate -Statistics.

作者信息

Ge Lin, Sang Hailin, Shao Qi-Man

机构信息

Division of Arts and Sciences, Mississippi State University at Meridian, Meridian, MS 39307, USA.

Department of Mathematics, University of Mississippi, University, MS 38677, USA.

出版信息

Entropy (Basel). 2025 Jan 7;27(1):41. doi: 10.3390/e27010041.

DOI:10.3390/e27010041
PMID:39851661
原文链接:https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11765170/
Abstract

In this paper, we study self-normalized moderate deviations for degenerate -statistics of order 2. Let {Xi,i≥1} be i.i.d. random variables and consider symmetric and degenerate kernel functions in the form h(x,y)=∑l=1∞λlgl(x)gl(y), where λl>0, Egl(X1)=0, and gl(X1) is in the domain of attraction of a normal law for all l≥1. Under the condition ∑l=1∞λl<∞ and some truncated conditions for {gl(X1):l≥1}, we show that logP(∑1≤i≠j≤nh(Xi,Xj)max1≤l<∞λlVn,l2≥xn2)∼-xn22 for xn→∞ and xn=o(n), where Vn,l2=∑i=1ngl2(Xi). As application, a law of the iterated logarithm is also obtained.

摘要

在本文中,我们研究二阶退化统计量的自归一化适度偏差。设{Xi, i≥1}为独立同分布的随机变量,并考虑形式为h(x, y)=∑l = 1∞λlgl(x)gl(y)的对称且退化的核函数,其中λl>0,Egl(X1)=0,且对于所有l≥1,gl(X1)属于正态分布的吸引域。在条件∑l = 1∞λl<∞以及{gl(X1): l≥1}的一些截断条件下,我们证明当xn→∞且xn = o(n)时,logP(∑1≤i≠j≤nh(Xi, Xj) / max1≤l<∞λlVn, l2≥xn2)∼ - xn2 / 2,其中Vn, l2 = ∑i = 1ngl2(Xi)。作为应用,还得到了一个重对数律。

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