Inference for Shift Functions in the Two-Sample Problem With Right-Censored Data: With Applications
右删失两样本问题中位移函数的推断及应用AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要直接研究两分布间的位移函数、Q–Q 图及同时置信带，与分位数和分布比较方向相关。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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右删失两样本问题中位移函数的推断及应用
- 研究问题
- 两个右删失样本的分布在不同位置相差多少，如何对刻画 Q–Q 图偏离的位移函数进行推断并构造同时置信带？
- 方法与思路
- 作者研究位移函数估计的大样本分布；因渐近协方差依赖未知分布，转而通过 Bootstrap 构造同时置信带并用于 Q–Q 图。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称作者发展了右删失条件下位移函数的渐近理论和 Bootstrap 同时置信带方法，并探索置信带的图形应用。
- 阅读关注点
- 应核对删失假设、位移函数可估计的区间、Bootstrap 的重抽样单位，以及同时覆盖的理论依据和分布交点判读。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要，不能推断刊本变化；位移函数符号排版需查原 PDF，不据此重构公式；两样本差异不自动具有因果解释。
原文摘要
For two distribution functions, F and G, the shift function is defined by Δ(t) = G −1 · F(t) - t. The shift function is the distance from the 45° line and the quantity plotted in Q-Q plots. In the analysis of lifetime data, A represents the difference between two treatments. The shift function can also be used to find crossing points of two distribution functions. The large-sample distribution theory for estimates of Δ is studied for right-censored data. It turns out that the asymptotic covariance function depends on the unknown distribution functions F and G; hence simultaneous confidence bands cannot be directly constructed. A construction of simultaneous confidence bands for Δ is developed via the bootstrap. Construction and application of such bands are explored for the Q-Q plot.