Bootstrap Selection of the Smoothing Parameter in Nonparametric Hazard Rate Estimation
非参数风险率估计中平滑参数的 Bootstrap 选择AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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非参数风险率估计中平滑参数的 Bootstrap 选择
- 研究问题
- 面对右删失样本，如何为核风险率估计选择带宽，并通过重抽样评估不同平滑选择方法的误差表现？
- 方法与思路
- 作者针对不同 Bootstrap 重抽样方法推导加权积分均方误差的渐近表示，再据此提出新的带宽选择器。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，新选择器在若干模型的模拟中表现令人满意；比较使用分箱版本的估计器，并以交叉验证选择器为参照。
- 阅读关注点
- 应核对删失机制、权重与重抽样方案，以及分箱实现是否影响带宽选择、误差近似和模拟比较结果。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明，不能推断刊本变化；摘要未列出渐近条件或数值结果，也未建立普遍优于交叉验证的结论。
原文摘要
An asymptotic representation of the mean weighted integrated squared error for the kernel-based estimator of the hazard rate in the presence of right-censored samples is obtained for different bootstrap resampling methods. As a consequence, a new bandwidth selector based on the bootstrap is introduced. Very satisfactory simulations results are obtained in comparison to the cross-validation selector for different models, using WARPed (i.e., binned) versions of the estimators.