Estimation of the survival function with increasing failure rate based on left truncated and right censored data
左截断与右删失数据下失效率递增的生存函数估计AI 解读 ↓
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左截断与右删失数据下失效率递增的生存函数估计
- 研究问题
- 在观测同时受到左截断和右删失影响时，如何利用风险率递增约束估计生存函数，并保证估计存在与一致性？
- 方法与思路
- 作者推导风险率递增约束下的最大条件似然估计，并利用总试验时间变换建立该生存函数估计的强一致性结果。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，所提出的约束估计总是存在，而完全非参数的条件最大似然估计可能不存在；同时建立了强一致性定理。
- 阅读关注点
- 应核对截断与删失机制的假设、递增风险率约束的实施，以及存在性和强一致性各自适用的条件与收敛范围。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；摘要未给出观测机制条件、算法或推断方法，不能判断风险率约束误设时的表现。
原文摘要
The maximum conditional likelihood estimator of the survival function with increasing hazard rate is derived, based on left truncated and right censored data. This estimator always exists, whereas the fully nonparametric conditional maximum likelihood estimator may not exist. A strong consistency theorem is established based on the total time on test transformation.