• 主题
高级搜索  >
历史搜索 清空历史
首页> 外文期刊>Journal of nonparametric statistics >The LLN and CLT for U-statistics under cross-sectional dependence
【24h】

The LLN and CLT for U-statistics under cross-sectional dependence

机译：在横截面依赖下的U形统计的LLN和CLT

获取原文
获取原文并翻译 | 示例
           
页面导航
  • 摘要
  • 著录项
  • 相似文献
  • 相关主题

摘要

In this paper we establish the law of large numbers (LLN) and central limit theorem (CLT) for second-order kernel-weighted U-statistics of cross-sectionally dependent variables. To illustrate the usefulness of our theorems, we apply the new LLN and CLT to nonparametric model misspecification testing in spatial regression framework. Monte Carlo simulations are used to assess the finite sample performance of our test statistic.
机译：在本文中，我们建立了大量（LLN）和中央极限定理（CLT）的定律，用于二阶内核加权U形统计的横截面相关变量。为了说明我们定理的有用性，我们将新的LLN和CLT应用于空间回归框架中的非参数模型拼写测试测试。 Monte Carlo模拟用于评估我们的测试统计的有限样本性能。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱：kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备：11010802029741号 ICP备案号：京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有

  • 客服微信

  • 服务号