On the Behavior of Certain Maximum Likelihood Estimators from Large, Randomly Censored Samples
大样本随机删失下若干极大似然估计量的性质AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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大样本随机删失下若干极大似然估计量的性质
- 研究问题
- 对摘要指定的一类寿命分布，独立随机删失下形状和尺度参数的极大似然估计具有怎样的一致性与渐近分布？
- 方法与思路
- 作者分析可观测寿命与删失时间最小值的分布，据此表达渐近协方差，并寻找强一致性和渐近正态性的充分条件。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，论文给出相关估计量的渐近分布和充分条件，提及删失时间仅有有限支撑的情形，并应用于递减风险率分布。
- 阅读关注点
- 应核对寿命分布的参数化、独立删失假设、充分条件的完整表述，以及协方差表达式如何用于实际推断。
- 阅读边界
- 仅据OpenAlex索引摘要，稿件版本未注明；协方差对象的文字有缺失，需核对原文，不能补全公式或认定所举条件单独充分。
原文摘要
In the case the survival distribution of a life length X is of the form ln[1 - Fx (x)] = -αQ(βx) for x > 0, where the hazard function Q is known but α or β or both are unknown, the asymptotic distribution of the maximum likelihood estimators of the shape and scale parameters is found for large randomly censored samples. The covariance matrix of is expressed in terms of the distribution of the random variable that can be observed, namely, Y = min(X, T); here T is the random censoring time independent of X. Sufficient conditions are found (such as T having only finite support) to ensure that the estimates are strongly consistent and asymptotically normal. Application is made to decreasing hazard rate distributions.