Large Sample Estimates and Uniform Confidence Bounds for the Failure Rate Function Based on a Naive Estimator
基于朴素估计量的失效率函数大样本估计与一致置信带AI 解读 ↓
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基于朴素估计量的失效率函数大样本估计与一致置信带
- 研究问题
- 如何平滑失效率函数的朴素估计量，并利用估计误差的整体偏离分布，构造同时覆盖整个目标范围的置信带？
- 方法与思路
- 作者使用带限窗平滑朴素估计量，研究其与样本风险率构造的估计量之间的等价性，并推导整体偏离的渐近分布。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，平滑后的估计与既有样本风险率方法所得估计等价，其整体偏离的渐近分布可用于构造一致置信带。
- 阅读关注点
- 应核对朴素估计量和带限窗的定义、等价性的具体意义、整体偏离的度量，以及带宽、偏差和置信带覆盖条件。
- 阅读边界
- 所给 OpenAlex 索引摘要未注明稿件版本；摘要未说明样本条件、删失处理、带宽要求或有限样本覆盖率，不能据此保证实际覆盖。
原文摘要
In this paper we consider a naive estimator of the failure rate function and smooth it using any band-limited window. We show that this smoothed estimate is equivalent to estimates obtainable from the sample hazard function, as in Rice and Rosenblatt (1976). We obtain the asymptotic distribution of the global deviation of the smoothed estimate from the failure rate function, which can then be used to construct uniform confidence bands.