sub-Gaussian parameter

新的亚高斯参数估计器达到根号n速率

研究人员开发了一种估计随机变量亚高斯参数的新方法，该参数与其方差相关。所提出的估计器被证明是一致的，并在特定条件下实现了 $O_p(n^{-1/2})$ 的收敛速率，在特定情况下证明了其最优性。该研究还为所有亚高斯分布的最小最大风险建立了下界，在 $\Omega(1/\log n)$ 和 $\Omega(1)$ 之间进行插值。通过在基因本体论富集研究中应用该估计器来构建置换检验中的 p 值，突出了该估计器的实际效用。