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一种新的高斯极值定理及其应用
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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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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关键要点
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该论文提出了一种新的直接逼近一般经验过程的极限值的方法。
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该方法避免了以 sup-norm 逼近整个经验过程的方法。
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论文证明了一种适用于各种统计问题的抽象逼近定理。
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该定理的主要限制是非渐进性的，允许经验过程索引的函数是无界的。
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随着样本量的增加，经验过程索引的函数可以发散。
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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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