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J-GLOBAL ID：201802256424969163   整理番号：18A0389391

非i.i.d.モデルからのブートストラップサンプル合計のための中心極限定理【Powered by NICT】

A central limit theorem for bootstrap sample sums from non-i.i.d. models

著者 (2件)： Rosalsky Andrew (Department of Statistics, University of Florida, Gainesville, FL 32611, USA) ,  Li Deli (Department of Mathematical Sciences, Lakehead University, Thunder Bay, Ontario, Canada P7B 5E1)
資料名： Journal of Statistical Planning and Inference  (Journal of Statistical Planning and Inference)
巻： 180  ページ： 69-80  発行年： 2017年 
JST資料番号： B0907B  ISSN： 0378-3758  CODEN： JSPIDN  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 確率変数{n,n≧1}のシーケンスに起因するブートストラップ試料和のために,非常に一般的な中心極限定理を確立した。確率変数{n,n≧1}は,非依存的または同一分布あるいは特別な依存性構造であることを必要としない。モーメント条件を含む条件は{n,n≧1}の周辺分布に一般的に課せられていない。主な結果の特別な場合として,無関係であるが一意的ではない分散{n,n≧1}に関するLiu(1988)の結果は,大きなクラス親配列に拡張した。ブートストラップ試料合計はランダムブートストラップサンプルサイズを持つが主な結果のバージョンも提示した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： モーメント ,  *中心極限定理
準シソーラス用語： 確率変数 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： ブートストラップ試料 ,  中心極限定理 ,  ほとんど確実な収束性 ,  ランダムブートストラップサンプルサイズ

分類 (5件)： テレビジョン一般  (ND12031N) ,  統計学  (AB08000H) ,  システム同定  (IA02040O) ,  信号理論  (ND02020G) ,  理論生物学一般  (EA02010D)

タイトルに関連する用語 (5件)： モデル ,  ブートストラップ ,  サンプル ,  合計 ,  中心極限定理