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AI 解读 ↓
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AI 根据所提供的论文材料归类：摘要研究生存分析中的二元分布估计，未明确涉及分布处理效应或其他给定计量方向。
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单变量删失下二元生存函数的简单非参数估计
- 研究问题
- 在成对失效时间受到单变量删失时，如何简单地估计二元生存函数，并据此研究相关性及中位生存时间差的区间估计？
- 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，研究其极限过程、协方差估计与数值表现。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称估计量强一致，经适当标准化收敛至零均值高斯过程，其协方差易于估计；数值研究显示实际样本规模下表现良好。
- 阅读关注点
- 应核对单变量删失的具体机制、比值表示成立的条件、分母接近零时的处理，以及相关性和中位数差推断如何使用协方差。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明，不能推断刊本变化；摘要未给出删失依赖条件、标准化细节或数值结果，不能推广至任意二元删失机制。
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.