Exact Kolmogorov-Type Tests for Left-Truncated and/or Right-Censored Data
左截断和／或右删失数据的精确 Kolmogorov 型检验AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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左截断和／或右删失数据的精确 Kolmogorov 型检验
- 研究问题
- 当数据存在左截断、右删失或两者兼有时，如何推广单样本 Kolmogorov–Smirnov 检验并保持有限样本有效性？
- 方法与思路
- 作者以乘积极限估计量构造检验，并在入组或删失导致风险集人数变化的时点右侧，调整检验接受域。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，所提检验自然推广普通单样本检验，对任意样本量及原假设指定的任意总体分布均有效。
- 阅读关注点
- 应核对截断与删失机制所需条件、风险集变化处接受域的调整规则，以及文中精确有效性的概率含义。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；截断与删失机制的条件未说明，不能将有效性扩展至任意数据生成机制。
原文摘要
The tests proposed in this article are natural generalizations of the ordinary Kolmogorov—Smirnov one-sample tests based on the product-limit estimator. They can be used with left-truncated and/or right-censored data and, as the ordinary tests, they have the nice properties of being valid for any sample size and any underlying distribution specified by the null hypothesis. The acceptance region for the product-limit estimator consists of a Kolmogorov—Smirnov-type region that is suitably reduced or enlarged to the right of each point at which there is a change in the number “at risk” due to entries and/or censorship.