摘要 U 统计量具有良好的性质，例如渐近正态性、无偏性和无偏估计量之间的最小方差。它们的方差的估计通常很有趣，例如导出渐近检验。众所周知，U 统计量方差的无偏估计量可以明确地表述为 U 统计量本身，但对样本大小的特定依赖性使渐近陈述变得困难。在这里，我们通过将方差估计量分解为具有固定核大小的 U 统计量的线性组合来解决该问题，从而获得关于渐近分布的直接陈述。我们随后证明了学生化估计量的中心极限定理。我们表明，它导致了一个假设检验，该检验比较了两种预测算法的误差估计，并允许为误差的真实差异构建渐近精确的置信区间。该测试通过实际数据应用和模拟研究来说明。



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