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首页> Annals of statistics> A NEW PERSPECTIVE ON ROBUST <i>M</i>-ESTIMATION: FINITE SAMPLE THEORY AND APPLICATIONS TO DEPENDENCE-ADJUSTED MULTIPLE TESTING.

A NEW PERSPECTIVE ON ROBUST <i>M</i>-ESTIMATION: FINITE SAMPLE THEORY AND APPLICATIONS TO DEPENDENCE-ADJUSTED MULTIPLE TESTING.

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第一作者： Wen-Xin,Zhou
第一单位： Department of Mathematics, University of California, San Diego, La Jolla, California 92093, USA.;Department of Operations Research and Financial Engineering, Princeton University, Princeton, New Jersey 08544, USA.
作者： Wen-Xin,Zhou [1] ; Koushiki,Bose [2] ; Jianqing,Fan [3] ; Han,Liu [2]
作者单位： Department of Mathematics, University of California, San Diego, La Jolla, California 92093, USA.;Department of Operations Research and Financial Engineering, Princeton University, Princeton, New Jersey 08544, USA. [1] Department of Operations Research and Financial Engineering, Princeton University, Princeton, New Jersey 08544, USA. [2] School of Data Science, Fudan University, Shanghai 200433, China.;Department of Operations Research and Financial Engineering, Princeton University, Princeton, New Jersey 08544, USA. [3]
关键词 62E1762F35Approximate factor modelBahadur representationHuber lossM-estimatorPrimary 62F03false discovery proportionheavy-tailed datalarge-scale multiple testingsecondary 62J05
DOI 10.1214/17-AOS1606
PMID 30220745
发布时间 2024-06-10
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Annals of statistics

Annals of statistics

2018年46卷5期

1904-1931页

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