Maximum smoothed likelihood estimators for the interval censoring model
区间删失模型的最大平滑似然估计AI 解读 ↓
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区间删失模型的最大平滑似然估计
- 研究问题
- 在第二类区间删失的分离情形下，最大平滑似然估计能否具有一致性、明确的局部收敛速度和可用于推断的极限分布？
- 方法与思路
- 作者通过凸对偶条件刻画最大平滑似然估计，证明强一致性，并在分布平滑性条件和常用密度估计带宽下研究局部渐近性质。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称局部收敛率为 n^{-2/5}，极限分布为正态，并与普通最大似然估计的 n^{-1/3} 收敛率作比较。
- 阅读关注点
- 应核对分离情形的定义、平滑性与带宽条件，以及局部极限分布的中心化方式、偏差项和方差估计方法。
- 阅读边界
- 材料为版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；未给出具体条件、证明或有限样本表现，所述速率不能直接推广至其他区间删失情形。
原文摘要
We study the maximum smoothed likelihood estimator (MSLE) for interval censoring, case 2, in the so-called separated case. Characterizations in terms of convex duality conditions are given and strong consistency is proved. Moreover, we show that, under smoothness conditions on the underlying distributions and using the usual bandwidth choice in density estimation, the local convergence rate is $n^{-2/5}$ and the limit distribution is normal, in contrast with the rate $n^{-1/3}$ of the ordinary maximum likelihood estimator.