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Cramér space

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  1. TOOL · CL_203803 ·

    揭示了时序差分学习的新的统计推断方法

    研究人员开发了用于时序差分学习中回报分布的在线统计推断的新方法。该研究证明了 Polak-Ruppert 平均估计量的根号T误差在 Cramér 空间中弱收敛于一个中心高斯随机元素。这项工作验证了平滑统计泛函（如方差和分位数）的 bootstrap 推断，并为非平滑泛函引入了局部渐近理论。