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分类依据与纠错

AI 根据所提供的论文材料归类:摘要研究可靠性约束下生存函数估计的弱收敛,缺乏所列计量领域细分的直接证据。

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关注这篇论文的作者
Myron N. Chang

指定年龄下新优于旧约束的生存函数估计量弱收敛

研究问题
当生存函数满足指定年龄下的新优于旧约束时,已有约束估计量的标准化误差过程是否弱收敛,不同子类的极限有何差异?
方法与思路
作者分析已有估计量的标准化误差过程,区分严格新优于旧、新旧相同及其他情形,给出弱收敛的充分条件与失败例子。
材料陈述的贡献
摘要称弱收敛一般并不成立;严格子类具有经验过程的极限,新旧相同子类具有不同极限,并讨论置信带或极限分布估计。
阅读关注点
应核对弱收敛采用的函数空间、各子类的精确定义、充分条件及反例,以及置信带构造和有限维极限估计的适用范围。
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;摘要未提供函数空间或完整条件,不能把特定子类的极限推广至全部受约束生存函数。

原文摘要

A survival function S is said to be in the New Better than Used of age t 0 (NBU-t 0) class if S(x + t 0) ≤ S(t 0)S(x) for all x ≥ 0. Reneau and Samaniego proposed an estimator Ŝ n for S when S is known as a member of the NBU-t 0 class. Many properties of Ŝ n were studied by Reneau and Samaniego. The problems of the weak convergence of Wn = √n (Ŝ n − S), however, was not solved. In this article, we show that the weak convergence of Wn does not hold in general and establish sufficient conditions for the weak convergence to hold. Three important cases are as follows: (1) If the underlying survival function S is from the subclass of New Strictly Better than Used of age t 0 (e.g., gamma and Weibull distributions), then Wn converges weakly with the same limiting distribution as that of the empirical process. In this case, confidence bands for S can be easily constructed. (2) If S is from the subclass of New is the Same as Used of age t 0 (e.g., exponential distributions), then the weak convergence of Wn holds, and the finite-dimensional limiting distribution is estimable. Wn does not converge weakly to a Brownian bridge, however. (3) If S satisfies neither (1) nor (2), then the weak convergence of Wn fails to hold. Examples for this case are given in the last section.

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