Trigonometric Maximum Likelihood Estimation and Application to the Analysis of Incomplete Survival Information
三角矩极大似然估计及其在不完整生存信息中的应用AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要涉及三角矩计算与生存分析，未提供所列经济计量细分的直接研究依据。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
关注这篇论文的作者
三角矩极大似然估计及其在不完整生存信息中的应用
- 研究问题
- 如何利用样本三角矩计算极大似然估计，并结合已死亡与仍存活患者的不完整生存信息构造生存曲线估计？
- 方法与思路
- 作者推导基于样本三角矩的估计程序，并推广 Zippin–Armitage 方法，用两类生存时间密度的非参数估计表达生存曲线。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，文章给出生存曲线的简单表达式，并证明新估计量在样本量增加时趋近 Kaplan–Meier 乘积极限估计。
- 阅读关注点
- 阅读时应核对三角矩如何进入似然、密度估计的选择、不完整信息机制，以及趋近 Kaplan–Meier 估计的条件与含义。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要，删失条件、收敛方式与有限样本表现未说明，不能推断对任意不完整生存信息均有效。
原文摘要
A procedure is derived for computing maximum likelihood estimates from the sample trigonometric moments. Several examples are given which demonstrate the convenience of this hybrid approach. The Zippin-Armitage method for dealing with incomplete survival information is generalized. A simple expression is obtained for the survival curve given nonparametric estimators of (1) the probability density of survival times for patients who have died, and (2) the probability density of known survival times for patients still alive. It is shown that this new estimator approaches the Kaplan-Meier product limit as the sample size approaches infinity.