不可识别区域附近的精确全局极小极大风险

针对冗余参数在子模型上不可识别的高阶展开模型，该研究给出了最大临界路径极小极大风险等于全空间精确渐近极小极大风险的充分条件。所构建的估计量结合校准估计与经验恢复特征，在未知坐标下一致达到由有界正态决策问题表达的首项常数。该理论在含未知方差的高斯 Logistic 误差变量回归中求得五阶全局系数风险，并在复制网络模型中确定了六阶全局边对比风险。