A Large Sample Study of Generalized Maximum Likelihood Estimators from Incomplete Data Via Self-Consistency
基于自洽性的不完整数据广义最大似然估计的大样本研究AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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基于自洽性的不完整数据广义最大似然估计的大样本研究
- 研究问题
- 如何用自洽估计量从不完整数据估计分布函数，以及这些估计量何时存在，并具有一致性与相应的大样本极限性质？
- 方法与思路
- 作者研究自洽估计量与广义最大似然估计的联系，讨论存在性、一致收敛、重对数律和弱收敛，并应用于右删失及左右双重删失。
- 材料陈述的贡献
- 摘要呈现一组关于自洽分布估计量的理论研究，并将其用于右删失的乘积极限估计量和处理左右双重删失的既有估计量。
- 阅读关注点
- 应核对自洽方程及其解的性质、自洽与广义最大似然之间的条件，以及不同删失机制下各项极限结果的假设和适用范围。
- 阅读边界
- 仅据所给 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；摘要只列出研究性质，未提供定理条件，不能推断所有自洽估计量均满足这些性质。
原文摘要
Self-consistent estimators for estimating distribution functions from incomplete data are presented. In many cases these estimators are also generalized maximum likelihood estimators. In this paper we discuss the theoretical properties of such estimators: existence, uniform consistency, law of the iterated logarithm, and weak convergence. Applications to the product limit estimator for right-censored data and to the estimator proposed by Turnbull (1974, 1976) for doubly (right- and left-) censored data are also given.