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De-biased two-sample U-statistics with application to conditional distribution testing
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AI
DOI：10.1007/s10994-024-06719-4.png)
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摘要
En 中文
在某些涉及两个总体的高维半参数推断问题中，感兴趣的参数可以通过涉及某些 nuisance parameters 的两样本 U-统计量来表征。在本工作中，我们首先将交叉拟合下的一步估计框架扩展到两样本 U-统计量，表明使用正交化的影响函数可以有效地消除一阶偏差，从而得到感兴趣的参数的渐近正态估计。作为示例，我们将此方法和理论应用于检验两样本条件分布的问题，也称为 strong ignorability。当结合基于 conformal 的秩和检验时，我们发现 nuisance parameters 可以分为两类，其中一类中 nuisance 估计的准确性不影响检验的有效性，而另一类中 nuisance 估计的准确性必须满足检验有效的常规要求。我们相信这些发现为 conformal inference 工具箱提供了进一步的见解并增强了其功能。
Keyword:
Two-sample U-statistics
Semiparametric Statistics
Influence Function
One-step estimation
期刊
IF:
2.9
论文数:
2.7K
被引数:
3.4W
机构
暂无机构信息
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