Estimation of a bivariate distribution function under random censorship
随机删失下二元分布函数的估计AI 解读 ↓
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随机删失下二元分布函数的估计
- 研究问题
- 当相互独立的二元随机向量在每个坐标上受到随机右删失时，如何估计其联合分布函数并保留必要的单调性？
- 方法与思路
- 作者构造底层二元分布函数的估计量，使其满足分布函数的单调性要求，并讨论一致性、收敛速率及计算简便性。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，估计量满足单调性且一致强收敛，计算较简单；其速率与经验分布函数的比较句存在缺漏，需核对原文。
- 阅读关注点
- 应核对随机删失与结果之间的关系、可识别区域、估计量满足的分布函数条件，以及强一致性和速率结论的准确表述。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；速率句有文字缺漏，不能补造具体阶数；删失条件与刊本变化也未提供。
原文摘要
Estimators are proposed of the underlying distribution function of independent bivariate ran vectors which are subject to random right censorship in each coordinate. The estimators satisy the monotonicity requirements of a distribution function, are uniformly strongly consistent rate equal to that of the empirical distribution function and are fairly simple to compute.