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
- 当数据存在左截断或右删失时，如何推广单样本 Kolmogorov–Smirnov 检验，并保持对有限样本的有效性？
- 方法与思路
- 作者基于乘积极限估计量构造检验，并在进入或删失导致风险集人数变化的各点右侧调整原有检验接受域。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称所提检验适用于左截断和右删失数据，对任意样本量及零假设指定的任意底层分布都具有有效性。
- 阅读关注点
- 应核对截断、删失与观测过程所需条件，接受域如何随风险集变化，以及精确显著性水平的计算与实现。
- 阅读边界
- 所给索引摘要未标稿件版本。摘要未说明观测机制与完整有效性条件，不能将分布和样本量上的表述推广为任意删失机制。
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.