Demographic Incidence Rates and Estimation of Intensities with Incomplete Information
人口事件发生率与信息不完整时的转移强度估计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：摘要研究人口过程中的马尔可夫强度估计，未明确属于所列经济计量领域细分。
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人口事件发生率与信息不完整时的转移强度估计
- 研究问题
- 当有限状态连续时间马尔可夫模型只观测到事件数与总暴露量、缺少各状态暴露量时，如何估计转移强度及其统计性质？
- 方法与思路
- 作者整理利用人口事件发生率处理此类信息不完整数据的方法，并借助随机过程理论分析强度估计方法的统计性质。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，论文系统呈现已有方法的理论，并对其统计性质提供严格证明，以补充此前对这些性质较不清楚的认识。
- 阅读关注点
- 应核对可识别的强度对象、总暴露量与各状态暴露量的关系，以及估计方法所需条件和获得证明的具体统计性质。
- 阅读边界
- 索引摘要未注明稿件版本，也未列出识别条件、估计公式或具体性质；不能据此认定所有不完整生命史数据均可处理。
原文摘要
Many population processes in demography, epidemiology and other fields can be represented by a time-continuous Markov chain model with a finite state space. If we have complete information on the life history of a cohort, the intensities of the Markov model may be estimated by the occurrence/exposure rates or by nonparametric techniques. In many situations, however, we have only incomplete information. In this paper we consider the special, but important, case where the occurrences and the total exposure are known, but not the distribution of the latter over the various separate statuses. Methods for handling such data, so-called demographic incidence rates, and methods for estimating the intensities from this kind of data, are known in the literature. However, their statistical properties are only vaguely known. The present paper gives a thorough presentation of the theory of these methods, and provide rigorous proofs of their statistical properties using stochastic process theory.