Mathematical Sciences: Bootstrap Approximations and Asymptotic Expansions Under Weak Dependence

数学科学：弱依赖下的自举近似和渐近展开

• 批准号: 9107998
• 负责人: Soumendra Lahiri
• 金额: $ 2.87万
• 依托单位: Iowa State University
• 依托单位国家: 美国
• 项目类别: Standard Grant
• 财政年份: 1991
• 资助国家: 美国
• 起止时间: 1991-08-01 至 1994-07-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://www.nsf.gov/awardsearch/showAward?AWD_ID=9107998&HistoricalAwards=false
• 关键词: Mathematical; Sciences; Bootstrap; Approximations; Asymptotic

Bootstrap is a technique which provides answers to many complex statistical questions with a minimum number of assumptions. The investigator will to study the performance of the bootstrap in cases where the observations are not independent of one another. The corrections needed to make the bootstrap procedure more efficient for dependent processes will be studied by Edgeworth expansions.

Bootstrap是一种技术，它为许多问题提供了答案。 复杂的统计问题， 假设。 研究者将研究 在观测值不独立的情况下的自助法 彼此的关系。 为了使引导程序更加 埃奇沃思将研究相关过程的有效性 扩展。