Marcinkiewicz law of large numbers for outer products of heavy-tailed, long-range dependent data
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Marcinkiewicz strong law, lim n →∞ (1 / n 1/ p )∑ k =1 n ( D k - D ) = 0 almost surely with p ∈ (1, 2), is studied for outer products D k = { X k X ̅ k T }, where { X k } and { X ̅ k } are both two-sided (multivariate) linear processes (with coefficient matrices ( C l ), ( C ̅ l ) and independent and identically distributed zero-mean innovations {Ξ} and {Ξ̅}). Matrix sequences C l and C ̅ l can decay slowly enough (as | l | → ∞) that { X k , X ̅ k } have long-range dependence, while { D k } can have heavy tails. In particular, the heavy-tail and long-range-dependence phenomena for { D k } are handled simultaneously and a new decoupling property is proved that shows the convergence rate is determined by the worst of the heavy tails or the long-range dependence, but not the combination. The main result is applied to obtain a Marcinkiewicz strong law of large numbers for stochastic approximation, nonlinear function forms, and autocovariances.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».