一种新的高斯极值定理及其应用

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内容提要

该论文提出了一种新的方法来逼近一般经验过程的极限值,避免了整个经验过程的逼近。该方法适用于各种统计问题,如函数的统一置信带建设等。该论文的新技术可以在弱正则性条件下证明高斯逼近的至高值类型统计量。

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