Estimation of Rate and Mean Functions from Truncated Recurrent Event Data
截断重复事件数据的发生率与均值函数估计AI 解读 ↓
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截断重复事件数据的发生率与均值函数估计
- 研究问题
- 当个体至少发生一次事件后才进入观测资料时，如何利用这类零截断数据估计重复事件的均值与发生率？
- 方法与思路
- 作者研究非参数估计，考察总体规模及个体观测时间分布至少近似已知的情形，并开展模拟与汽车保修数据分析。
- 材料陈述的贡献
- 摘要提出适用于零截断重复事件资料的均值和发生率估计方法，并通过模拟及保修索赔应用检查估计行为与假设。
- 阅读关注点
- 应核对零事件个体缺失的处理、总体规模和观测时间信息的使用方式，以及这些信息近似已知时的误差影响。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；摘要未说明完整假设、估计公式或模拟结果，不能判断辅助总体信息不足时的可识别性。
原文摘要
This article investigates data on recurrent events that arise from sources such as warranty claims, where the observation period for a unit is unknown until it experiences at least one event. This creates a type of truncation in the data. We consider nonparametric estimation of means and rates of the event occurrences with such “zero-truncated” data and examine the case where the population size and the distribution of observation times across units are at least approximately known. We study the behaviors of the proposed estimators by simulation. We examine some car warranty data by applying the methodology developed here and considering the underlying assumptions.