A nonparametrie maximum likelihood estimator for incomplete renewal data
不完整更新过程数据的非参数最大似然估计AI 解读 ↓
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不完整更新过程数据的非参数最大似然估计
- 研究问题
- 对于独立同分布的平稳更新过程，如何利用不完整观测估计持续时间分布，并量化估计的不确定性以支持返岗预测？
- 方法与思路
- 作者利用 EM 算法求取持续时间分布的非参数最大似然估计，并通过缺失信息原理估计该分布估计量的标准误。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称给出了不完整更新数据下的分布估计与标准误方法，并将其用于北爱尔兰护士退出服务后再返岗的资料。
- 阅读关注点
- 应核对不完整观测的具体机制、平稳更新过程的假设、EM 的实现与收敛，以及标准误和返岗预测的计算方式。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 摘要；缺失机制、可识别条件及预测表现未说明，不能据此推断实际人力规划的准确程度。
原文摘要
The problem of estimating the lifetime distribution based on data from independently and identically distributed stationary renewal processes is addressed. The data are incomplete. A nonparametric maximum likelihood estimate of the Lifetime distribution is derived using the em algorithm. The missing information principle is used to estimate the standard error of the estimated distribution. The methodology is applied to a problem in the nursing profession where nurses withdraw from active service for a period of time before returning to take up post at a later date. It is important that nurse manpower planners accurately predict this pattern of return. The data analysed are from the Northern Ireland nursing profession.