On Negative Mass Assigned by the Bivariate Kaplan-Meier Estimator
二元 Kaplan–Meier 估计量赋予的负质量AI 解读 ↓
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二元 Kaplan–Meier 估计量赋予的负质量
- 研究问题
- Dabrowska 的二元 Kaplan–Meier 估计何时无法构成合法生存函数，其负质量是否会随样本增大而消失？
- 方法与思路
- 作者在观测服从绝对连续分布的前提下识别所有被赋予负质量的点，并以二元指数分布模拟考察问题规模。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，负质量点数按样本量平方增长，总负质量不会渐近消失；所述样本量为50的模拟出现较大负质量。
- 阅读关注点
- 应核对生存函数失效的具体条件、负质量点的判定方式，以及删失安排和模拟参数如何影响所报告的现象。
- 阅读边界
- 所给 OpenAlex 索引摘要未注明稿件版本；摘要未列出具体条件，模拟中的负质量范围不能直接推广到其他分布与样本设计。
原文摘要
Conditions under which the bivariate Kaplan-Meier estimate of Dabrowska is not a proper survival function are given. All points assigned negative mass are identified under the assumption that the observations follow an absolutely continuous distribution. The number of points assigned negative mass increases as $n^2$ and the total amount of negative mass does not disappear as $n \rightarrow \infty$, where $n$ is the sample size. A simulation study is reported which shows that large amounts of negative mass are assigned by the estimator, amounts ranging from 0.3 to 0.6 for a sample of size 50 over a variety of parameters for bivariate exponential distributions.