Maximum likelihood estimation of a distribution function with increasing failure rate based on censored observations
右删失观测下递增失效率分布函数的最大似然估计AI 解读 ↓
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右删失观测下递增失效率分布函数的最大似然估计
- 研究问题
- 在观测存在右删失且分布具有递增失效率约束时，如何构造最大似然估计，并使分布函数估计在整个正实轴上有定义？
- 方法与思路
- 作者在递增失效率的形状约束下推导基于右删失观测的最大似然估计，并用 Weibull 分布的 Monte Carlo 研究考察小样本性质。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称所得估计量在整个正实轴上有定义，而 Kaplan–Meier 估计量可能不具备这一性质，并提供小样本模拟证据。
- 阅读关注点
- 应核对右删失机制所需条件、形状约束的实现和估计量尾部定义，以及 Weibull 模拟考察的误差指标与样本设置。
- 阅读边界
- 材料为稿件版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；删失条件、构造细节和模拟数值未说明，全域有定义不代表尾部估计准确或普遍更优。
原文摘要
The maximum likelihood estimator of a distribution function with increasing failure rate is derived based on a set of observations subject to arbitrary right censorship. This estimator is defined everywhere on the positive real line while the Kaplan-Meier estimator may not be. The small sample properties of this estimator are indicated by results of a Monte Carlo study for the Weibull distribution.