A Kernel-Type Estimator of a Quantile Function from Right-Censored Data
右删失数据分位数函数的核型估计量AI 解读 ↓
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右删失数据分位数函数的核型估计量
- 研究问题
- 对于存在右删失的寿命数据，如何构造比常规乘积极限分位数估计更平滑的估计量，并选择适当的核带宽？
- 方法与思路
- 作者提出核型分位数估计，在随机删失模型下研究强一致性及近似估计的渐近等价性，并讨论部分情形下的自助带宽选择。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，小规模模拟中若干带宽下的估计均方误差优于常规方法，并以机械开关寿命试验数据展示估计程序的应用。
- 阅读关注点
- 应查阅原文完整公式，核对随机删失假设、核与带宽条件、分位点适用范围，以及模拟和自助带宽选择的具体设置。
- 阅读边界
- 依据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；所给摘要的估计量公式缺失，不能重构，需查原 PDF；理论条件和改善幅度也未说明。
原文摘要
Based on right-censored data from a lifetime distribution F 0, a kernel-type estimator of the quantile function Qo (p) = inf{t: F 0(t) ≧ p}, 0 ≦ p ≦ 1, is proposed. The estimator is defined by , which is smoother than the usual product-limit quantile function , where denotes the product-limit estimator of F 0 from the censored sample. Under the random censorship model and general conditions on hn, K, and F 0, it is shown that Qn (p) is strongly consistent. In addition, an approximation to Qn is shown to be asymptotically equivalent to Qn with probability one. A small Monte Carlo simulation study shows that for several values of the bandwidth hn, Qn performs better than in the sense of estimated mean squared errors. An optimal bandwidth hn may be estimated by bootstrap methods in some cases. The procedure is illustrated by an application to data from a mechanical-switch life test.