Estimation in change-point hazard rate models
含变点的风险率模型中的估计AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：变点发生在风险率模型中，摘要未涉及宏观时间序列的结构变化，故不归入宏观结构变化方向。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
关注这篇论文的作者
含变点的风险率模型中的估计
- 研究问题
- 风险率模型含变点且具有非正则性时，如何估计变点参数，并评估其一致性与有限样本中的实际表现？
- 方法与思路
- 作者考察密度的混合表示及其性质，据此构造变点的一致估计量，并通过模拟检查估计量的表现。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称模型的非正则性使经典最大似然和矩方法无法使用，并给出一种一致的变点估计量；模拟结果未详述。
- 阅读关注点
- 应核对具体风险率模型、非正则性的来源、经典方法无法使用的含义，以及一致性条件和模拟中的变点配置。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的索引摘要；无法判断估计速度或分布，也不能把特定模型对经典方法的限制推广到全部变点模型。
原文摘要
This paper discusses the estimation of parameters in hazard rate models with a change-point. Due to the irregularity of the models, the classical maximum likelihood method and the method of moments cannot be used. A consistent estimator of the change-point is obtained by examining the properties of the density represented as a mixture. The performance of the estimator is checked via simulation.