Estimation for Censored Exponential Data When the Censoring Times are Subject to Error
删失时间存在误差时指数分布删失数据的估计AI 解读 ↓
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删失时间存在误差时指数分布删失数据的估计
- 研究问题
- 在删失时间不能完全获知的指数分布数据中，忽略删失时间误差相对于完整最大似然估计会损失多少效率？
- 方法与思路
- 作者在所考察的逆伽马模型下比较忽略删失时间误差与完整最大似然处理的效率，并用失效数据例子补充数值结果。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，在本文考虑的逆伽马模型中，忽略删失时间误差通常仅造成较小效率损失，并以理论和数值例子说明。
- 阅读关注点
- 应核对逆伽马模型具体描述的对象、删失误差与失效过程的关系，以及效率损失较小所对应的参数范围。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要，不能把特定模型下的效率结论推广到所有删失误差情形；偏差和具体数值未说明。
原文摘要
SUMMARY The problem of estimating the parameter of the negative exponential distribution with censored data may be complicated by a lack of complete knowledge of the censoring times. The effect of ignoring these errors in the censoring times rather than using a complete maximum likelihood estimation approach is investigated and it is shown that the loss in efficiency is generally small for the inverted gamma model considered in this paper. The theory is supplemented by some numerical results based on an example of failure data.