U-統計量是統計學中一類特定的、具有對稱性的統計量,它在估計理論中扮演重要角色。名稱中的「 U」為不偏(unbiased)之意。在初等統計學中,U-統計量與最小變異數不偏估計量 (UMVUE) 有密切聯繫。

U-統計量的一個重要性是,對機率分布來說,其可估計參數的最小變異數不偏估計量 是一個U-統計量。 [1][2] 因此通過研究U-統計量的一般性質,可以系統地了解這些估計量的統計學性質。[3]

U-統計量在無母數統計中尤其重要,不少用於估計和統計檢定的統計量,在形式上都是U-統計量。U-統計量通常具有良好的漸近常態性,這方便了基於它的統計推論。 近年來,U-統計量在研究複雜的隨機過程隨機網絡類型數據的隨機性質方面,發揮了作用。[4][5][6]

目前,統計學家們對U-統計量性質的了解,幾乎全都基於Hoeffding發表於1948年的經典論文[7]。在這篇論文裡,Hoeffding給出了U-統計量最重要的性質——它的ANOVA分解

定義

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定義   為一個函數,其具有對稱性,即交換任意   的位置,  的值保持不變。對隨機變數   ,基於   的U-統計量定義如下:

 

這裡,  稱為U-統計量的核函數(Kernel function),而核函數的維數   稱為該U-統計量的度(degree)[8]

兩樣本U-統計量

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定義   為一個函數,其對    分別具有對稱性,即交換任意   的位置或交換任意   的位置,  的值保持不變(但不能隨意交換   )。對隨機變數   ,基於   的兩樣本U-統計量定義如下:

 

目前在機器學習中,最常見的情形是  ,例如能量距離最大平均差異(MMD)

Hoeffding的ANOVA分解定理

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定理表述

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Hoeffding的ANOVA分解定理是現代U-統計量理論的基礎。[9]為表述該定理,定義: 。 對所有   ,定義投影函數

 

然後定義正交化投影函數

  ,等等,每一個   都定義為相應的  減去之前定義過的所有  ,直至最後一個函數  

 

Hoeffding的ANOVA分解定理的內容是:

 

分解項的性質

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所有的正交化投影函數   都滿足:

 

因此,所有的分解項之間是互不相關的[9],並且度為   的分解項之平均的階為  .

在大多數應用中,一個U-統計量的ANOVA分解中最重要的是前一項或前兩項。根據分解項的性質,可以得到如下的兩項ANOVA分解式:

 

定理應用

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  • U-統計量的漸近常態性是Hoeffding的ANOVA分解定理的簡單推論。具體而言,有如下結論:記   ,則:
 

同時,分解定理也指出了應該如何正確地一階逼近U-統計量的變異數,和對其進行t-標準化

  • 由該定理出發,在不同強度的假設條件下,可以用一項或兩項的Edgeworth展開來高精度地逼近U-統計量的分布。[8][10][11][12]


具體例子

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  • 度為1的例子:令   ,則U-統計量  是樣本均值。
  • 度為2的例子:令   ,則U-統計量
 

稱為「平均成對偏差」。

  • 另一個度為2的例子:令   ,則U-統計量有如下變形:
 

這正是人們熟知的樣本變異數  

  • 度為3的例子:樣本偏度定義中的分子項:
 

展開後可以寫成一個U-統計量。

參見

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參考文獻

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  1. ^ Cox & Hinkley (1974),p. 200, p. 258
  2. ^ Hoeffding (1948), between Eq's(4.3),(4.4)
  3. ^ U-Statistics : Theory and Practice.. Routledge. ISBN 9781351405850. 
  4. ^ Page 508 in Koroljuk, V. S.; Borovskich, Yu. V. Theory of U-statistics. Mathematics and its Applications 273 Translated by P. V. Malyshev and D. V. Malyshev from the 1989 Russian original. Dordrecht: Kluwer Academic Publishers Group. 1994: x+552. ISBN 0-7923-2608-3. MR 1472486. 
  5. ^ Pages 381–382 in Borovskikh, Yu. V. U-statistics in Banach spaces. Utrecht: VSP. 1996: xii+420. ISBN 90-6764-200-2. MR 1419498. 
  6. ^ Page xii in Kwapień, Stanisƚaw; Woyczyński, Wojbor A. Random series and stochastic integrals: Single and multiple. Probability and its Applications. Boston, MA: Birkhäuser Boston, Inc. 1992: xvi+360. ISBN 0-8176-3572-6. MR 1167198. 
  7. ^ Hoeffding, Wassily. A Class of Statistics with Asymptotically Normal Distribution. The Annals of Mathematical Statistics. 1948-09, 19 (3): 293–325. doi:10.1214/aoms/1177730196. 
  8. ^ 8.0 8.1 Bickel, P. J.; Gotze, F.; van Zwet, W. R. The Edgeworth Expansion for $U$-Statistics of Degree Two. The Annals of Statistics. 1986-12, 14 (4): 1463–1484. doi:10.1214/aos/1176350170. 
  9. ^ 9.0 9.1 Maesono, Yoshihiko. Edgeworth expansions of a studentized U-statistic and a jackknife estimator of variance. Journal of Statistical Planning and Inference. 1997-05, 61 (1): 61–84. doi:10.1016/S0378-3758(96)00148-6. 
  10. ^ Putter, Hein; van Zwet, Willem R. Empirical Edgeworth expansions for symmetric statistics. The Annals of Statistics. 1998-08, 26 (4): 1540–1569. doi:10.1214/aos/1024691253. 
  11. ^ Jing, Bing-Yi; Wang, Qiying. Edgeworth expansion for U -statistics under minimal conditions. The Annals of Statistics. 2003-08, 31 (4): 1376–1391. doi:10.1214/aos/1059655916. 
  12. ^ Yuan Zhang; Dong Xia. Edgeworth expansions for network moments. The Annals of Statistics. 2022-04-01, 50 (2): 726–753. doi:10.1214/21-AOS2125. 
  13. ^ Székely, Gábor J.; Rizzo, Maria L. Energy statistics: A class of statistics based on distances. Journal of Statistical Planning and Inference. 2013-08, 143 (8): 1249–1272. doi:10.1016/j.jspi.2013.03.018. 
  14. ^ Gretton, Arthur; Borgwardt, Karsten M.; Rasch, Malte J.; Schölkopf, Bernhard; Smola, Alexander. A Kernel Two-Sample Test. Journal of Machine Learning Research. 2012, 13 (25): 723–773 [2020-06-26]. (原始內容存檔於2022-02-04).