Product-limit estimators of the survival function with twice censored data
双重删失数据下生存函数的乘积极限估计AI 解读 ↓
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双重删失数据下生存函数的乘积极限估计
- 研究问题
- 当竞争风险或互补风险的失败时间还可能受到左删失或右删失时，如何估计各风险的生存函数并建立渐近理论？
- 方法与思路
- 作者提出相应删失风险模型，推导各风险生存函数的乘积极限估计，并研究强收敛、渐近正态性及与既有估计的界关系。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称估计量在整个非负半轴上强收敛，渐近正态条件仅涉及观测分布；在 Turnbull 双重删失模型下提供其估计的上下界。
- 阅读关注点
- 应核对基础风险模型与删失机制、无额外假设这一表述的前提，以及渐近正态性的观测分布条件和上下界的方向。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；摘要未列出模型完整假设，不能把无额外假设理解为任意删失机制均适用或推断刊本变化。
原文摘要
A model for competing (resp. complementary) risks survival data where the failure time can be left (resp. right) censored is proposed. Product-limit estimators for the survival functions of the individual risks are derived. We deduce the strong convergence of our estimators on the whole real half-line without any additional assumptions and their asymptotic normality under conditions concerning only the observed distribution. When the observations are generated according to the double censoring model introduced by Turnbull, the product-limit estimators represent upper and lower bounds for Turnbull’s estimator.