Nonparametric Estimation of a Bivariate Mean Residual Life Function
二元平均剩余寿命函数的非参数估计AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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二元平均剩余寿命函数的非参数估计
- 研究问题
- 对于包含两个失效变量的数据，如何非参数估计二元平均剩余寿命函数，并建立一致性、过程极限与有限样本表现的依据？
- 方法与思路
- 作者采用一个简单的非参数估计量，研究一致强相合性及适当归一化后的高斯过程弱收敛，并进行数值研究和癌症复发应用。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，估计量具有一致强相合性和零均值二元高斯过程极限，中等样本的数值表现良好，并提供相关弱收敛辅助结果。
- 阅读关注点
- 应核对二元函数定义、估计所覆盖的区域、归一化方式和尾部条件，以及数值研究与癌症复发数据的观测结构。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；具体估计公式、删失处理和收敛条件未说明，中等样本表现良好只是摘要的定性陈述。
原文摘要
In many statistical studies involving failure data, mean residual life function is of prime importance. The bivariate mean residual life function has received relatively less attention in the literature. In this article we use a simple nonparametric estimator for a bivariate mean residual life function. The estimator is shown to be uniformly strongly consistent and, on proper normalization, converges weakly to a zero-mean bivariate Gaussian process. Numerical studies demonstrate that the estimator performs well even for moderate sample sizes. Results are applied to a real dataset related to cancer recurrence. A few supporting results in connection with weak convergence proved in Appendix C may be of independent interest.