High-dimensional Gaussian and bootstrap approximations for robust means
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Kock, Anders Bredahl, Preinerstorfer, David |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2025
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
A remark on moment-dependent phase transitions in high-dimensional Gaussian approximations
von: Kock, Anders Bredahl, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Kock, Anders Bredahl, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Winsorized mean estimation with heavy tails and adversarial contamination
von: Kock, Anders Bredahl, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kock, Anders Bredahl, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Superconsistency of Tests in High Dimensions
von: Kock, Anders Bredahl, et al.
Veröffentlicht: (2021)
von: Kock, Anders Bredahl, et al.
Veröffentlicht: (2021)
Robustness for free: asymptotic size and power of max-tests in high dimensions
von: Kock, Anders Bredahl, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Kock, Anders Bredahl, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Regularizing Fairness in Optimal Policy Learning with Distributional Targets
von: Kock, Anders Bredahl, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Kock, Anders Bredahl, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Enhanced power enhancements for testing many moment equalities: Beyond the $2$- and $\infty$-norm
von: Kock, Anders Bredahl, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Kock, Anders Bredahl, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Functional Sequential Treatment Allocation with Covariates
von: Kock, Anders Bredahl, et al.
Veröffentlicht: (2020)
von: Kock, Anders Bredahl, et al.
Veröffentlicht: (2020)
Robust high-dimensional Gaussian and bootstrap approximations for trimmed sample means
von: Resende, Lucas
Veröffentlicht: (2024)
von: Resende, Lucas
Veröffentlicht: (2024)
Data-Driven Tuning Parameter Selection for High-Dimensional Vector Autoregressions
von: Kock, Anders Bredahl, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Kock, Anders Bredahl, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Gaussian and bootstrap approximations for functional principal component regression
von: Yeon, Hyemin
Veröffentlicht: (2026)
von: Yeon, Hyemin
Veröffentlicht: (2026)
Better bootstrap t confidence intervals for the mean
von: Owen, Art B.
Veröffentlicht: (2025)
von: Owen, Art B.
Veröffentlicht: (2025)
A Modern Gauss-Markov Theorem? Really?
von: Pötscher, Benedikt M., et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Pötscher, Benedikt M., et al.
Veröffentlicht: (2022)
Quantitative limit theorems and bootstrap approximations for empirical spectral projectors
von: Jirak, Moritz, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Jirak, Moritz, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Information theoretic limits of robust sub-Gaussian mean estimation under star-shaped constraints
von: Prasadan, Akshay, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Prasadan, Akshay, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Gaussian universality for approximately polynomial functions of high-dimensional data
von: Huang, Kevin Han, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Huang, Kevin Han, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Asymptotic and bootstrap tests for subspace dimension
von: Nordhausen, Klaus, et al.
Veröffentlicht: (2016)
von: Nordhausen, Klaus, et al.
Veröffentlicht: (2016)
High-dimensional bootstrap and asymptotic expansion
von: Koike, Yuta
Veröffentlicht: (2024)
von: Koike, Yuta
Veröffentlicht: (2024)
On the robustness of posterior means
von: Chen, Jiafeng
Veröffentlicht: (2023)
von: Chen, Jiafeng
Veröffentlicht: (2023)
A Necessary and Sufficient Condition for Size Controllability of Heteroskedasticity Robust Test Statistics
von: Pötscher, Benedikt M., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Pötscher, Benedikt M., et al.
Veröffentlicht: (2024)
Strong Gaussian approximations with random multipliers
von: Mies, Fabian
Veröffentlicht: (2024)
von: Mies, Fabian
Veröffentlicht: (2024)
On the consistency of bootstrap for matching estimators
von: Lin, Ziming, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Lin, Ziming, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Valid Heteroskedasticity Robust Testing
von: Pötscher, Benedikt M., et al.
Veröffentlicht: (2021)
von: Pötscher, Benedikt M., et al.
Veröffentlicht: (2021)
A flexible and robust approach to univariate Gaussian splitting using parameterised Gaussian mixtures
von: Mikhin, Dmitry, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Mikhin, Dmitry, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Asymptotics of higher criticism via Gaussian approximation
von: Qiu, Jingkun
Veröffentlicht: (2025)
von: Qiu, Jingkun
Veröffentlicht: (2025)
Asymptotic properties of Vecchia approximation for Gaussian processes
von: Kang, Myeongjong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Kang, Myeongjong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Do we need to estimate the variance in robust mean estimation?
von: Sun, Qiang
Veröffentlicht: (2021)
von: Sun, Qiang
Veröffentlicht: (2021)
Characterisations of Kullback--Leibler approximation by finite Gaussian mixtures
von: Nguyen, Hien Duy
Veröffentlicht: (2026)
von: Nguyen, Hien Duy
Veröffentlicht: (2026)
Trimmed sample means for robust uniform mean estimation and regression
von: Oliveira, Roberto I., et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Oliveira, Roberto I., et al.
Veröffentlicht: (2023)
Consistency of the bootstrap for asymptotically linear estimators based on machine learning
von: Tang, Zhou, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Tang, Zhou, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Mitigating dimensionality effects with robust graph constructions for testing
von: Zhu, Yejiong, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Zhu, Yejiong, et al.
Veröffentlicht: (2023)
On the best approximation by finite Gaussian mixtures
von: Ma, Yun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ma, Yun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Contraction rates for sparse variational approximations in Gaussian process regression
von: Nieman, Dennis, et al.
Veröffentlicht: (2021)
von: Nieman, Dennis, et al.
Veröffentlicht: (2021)
Accurate boundary bootstrap for the three-dimensional O($N$) normal universality class
von: Hu, Runzhe, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Hu, Runzhe, et al.
Veröffentlicht: (2025)
To bootstrap or to rollout? An optimal and adaptive interpolation
von: Mou, Wenlong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Mou, Wenlong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
A multivariate generalization of Hall's theorem for Edgeworth expansions of bootstrap distributions
von: Wood, Andrew T. A.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wood, Andrew T. A.
Veröffentlicht: (2025)
On testing mean of high dimensional compositional data
von: Jiang, Qianqian, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Jiang, Qianqian, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Concentration of the bootstrap empirical process, with applications to statistical inference
von: Maillard, Guillaume, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Maillard, Guillaume, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Sharp Gaussian approximations for Decentralized Federated Learning
von: Bonnerjee, Soham, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Bonnerjee, Soham, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Strong Gaussian approximation for U-statistics in high dimensions and beyond
von: Li, Weijia, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Li, Weijia, et al.
Veröffentlicht: (2026)
The five-point bootstrap
von: Poland, David, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Poland, David, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Ähnliche Einträge
-
A remark on moment-dependent phase transitions in high-dimensional Gaussian approximations
von: Kock, Anders Bredahl, et al.
Veröffentlicht: (2023) -
Winsorized mean estimation with heavy tails and adversarial contamination
von: Kock, Anders Bredahl, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Superconsistency of Tests in High Dimensions
von: Kock, Anders Bredahl, et al.
Veröffentlicht: (2021) -
Robustness for free: asymptotic size and power of max-tests in high dimensions
von: Kock, Anders Bredahl, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
Regularizing Fairness in Optimal Policy Learning with Distributional Targets
von: Kock, Anders Bredahl, et al.
Veröffentlicht: (2024)