摘要
研究了左截断右删失数据下光滑分布函数估计,并获得了其渐近性质.在MSE意义下,给出了光滑分布函数估计与经验估计(即乘积限估计)的相对亏量,证明了在一定的条件下,光滑分布估计要优于经验分布估计,并通过模拟说明了光滑分布函数估计比乘积限估计更加有效.
A smoothed distribution estimator is proposed when the data are subject to random left truncation and right censorship.The asymptotic properties of the smoothed distribution estimator are established.A relative deficiency is suggested for the smoothed estimator of distribution to the empirical estimator.Under some assumptions,the smoothed distribution estimator is better than the empirical one. In addition,simulation study is conducted and it shows that the smoothed estimator outperforms the empirical one.
出处
《数学学报（中文版）》
SCIE
CSCD
北大核心
2013年第5期625-636,共12页
Acta Mathematica Sinica：Chinese Series
基金
国家杰出青年基金(70825004)
国家自然科学基金(71271128)
国家自然科学基金委创新研究群体基金(11021161)
国家数学与交叉科学中心项目
上海财经大学研究生创新基金资助项目(CXJJ-2011-348,CXJJ-2011-349)
关键词
分布函数
光滑估计
乘积限估计
亏量
distribution function
smoothed estimator
product-limit estimator
deficiency
