A Simple Nonparametric Estimator of the Bivariate Survival Function Under Univariate Censoring
单变量删失下二元生存函数的简单非参数估计量AI 解读 ↓
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单变量删失下二元生存函数的简单非参数估计量
- 研究问题
- 在配对失效时间受到单变量删失时，如何估计二元生存函数及其不确定性，并用于相关性和中位生存时间差分析？
- 方法与思路
- 作者利用二元在险概率与删失时间生存函数之比的表示构造非参数估计量，并研究其高斯过程极限及协方差估计。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，估计量强相合，适当标准化后弱收敛于零均值高斯过程；数值研究还显示生存曲线及协方差估计表现良好。
- 阅读关注点
- 应核对删失机制与比值表示成立的条件、分母可用范围、标准化方式，以及中位数差区间估计的推导和数值设计。
- 阅读边界
- 所给为版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；删失假设与具体样本量未说明，数值表现不能视为对所有实际数据的保证。
原文摘要
In the presence of univariate censoring, the bivariate survival function of paired failure times can be expressed as the ratio of the bivariate at-risk probability to the survival function of the censoring time. The use of this natural representation yields a very simple nonparametric estimator for the bivariate survival curve. The estimator is strongly consistent and, upon proper normalization, converges weakly to a zero-mean Gaussian process with an easily estimated covariance function. Numerical studies demonstrate that both the survival curve estimator and its covariance function estimator perform markedly well for practical sample sizes. Applications to the correlation problem and to the interval estimation of the difference in median survival times are also studied.