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
- 独立二元随机向量的两个坐标分别受到随机右删失时，如何估计潜在联合分布，并保持分布函数应有的单调性？
- 方法与思路
- 作者为逐坐标随机右删失的二元观测提出分布函数估计量，并讨论单调性、一致性、收敛速度与计算便利性。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，所提估计满足单调性要求，具有一致强相合性，收敛速度与经验分布函数相同，而且计算较为简单。
- 阅读关注点
- 应核对删失变量与潜在观测的关系、一致性所覆盖的区域、收敛速度的精确定义，以及联合分布估计的具体算法。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；摘要有文字缺损，删失条件与速率表述需查原文，不能补写具体收敛公式。
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.