Interval censoring: identifiability and the constant-sum property
区间删失：可识别性与常和性质AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要讨论一般寿命分布与删失模型识别，未明确涉及指定的分位数或分布效应方向。
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区间删失：可识别性与常和性质
- 研究问题
- 删失模型的常和性质与寿命分布可识别性有什么关系，以及满足该性质时，可观测区间上的概率能否识别？
- 方法与思路
- 作者分析常和模型类内外的识别问题，区分完整寿命分布与可观测区间概率，并通过若干例子说明相关概念。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称常和模型类之外寿命分布不可识别，而类内可观测区间的寿命概率可识别，明确了两种识别对象的区别。
- 阅读关注点
- 应核对常和性质的精确定义、不可识别结论的模型范围，以及区间概率可识别与完整分布可识别之间的差别。
- 阅读边界
- 依据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要。常和条件及证明未提供，不能将区间概率的识别扩展为完整分布识别。
原文摘要
The constant-sum property given in Oller et al. (2004) for censoring models justifies the use of a simplified likelihood to obtain the nonparametric maximum likelihood estimator of the lifetime distribution. In this paper we study the relevance of the constant-sum property in the identifiability of the lifetime distribution. We show that the lifetime distribution is not identifiable outside the class of constant-sum models. We also show that the lifetime probabilities assigned to the observable intervals are identifiable inside the class of constant-sum models. We illustrate all these notions with several examples.