On estimating equations with censored data
删失数据的估计方程AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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代码、数据与补充材料
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删失数据的估计方程
- 研究问题
- 独立同分布变量可能受到右删失时，如何改造一般估计方程，减少对完整分布假设的依赖，并比较估计量的渐近方差？
- 方法与思路
- 作者用乘积极限估计量修改估计方程，利用自洽性将所得估计函数表示为该估计分布下的均值，再推导渐近方差。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，直接类比完整数据所得方程需要完整分布假设，而所提修改具有分布无关性质，并给出估计量的方差比较。
- 阅读关注点
- 应核对右删失机制所需条件、乘积极限估计量的定义、自洽性的使用方式，以及方差比较针对哪些估计方程。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的索引摘要；删失与观测变量的关系及比较条件未说明，分布无关不能理解为完全不需要假设。
原文摘要
General estimating equations based on independent identically distributed random variables which may be right-censored are considered. The equations which appear to be natural analogues of the uncensored equations require full distributional assumptions, and a distribution-free modification based on the product-limit estimator is suggested. It follows from self-consistency that the resulting estimating functions are simply means obtained from the product-limit estimator. The asymptotic variances of the estimators obtained from the equations are derived and compared.