关于KAPLAN-MEIER 估计的二阶 EDGEWORTH 展开

定义Ｆ＝ｍｉｎ（ｔ＞ ０，Ｆ（ｔ）＝ １｝；设 ｔ＜ Ｆ为固定正实数， ｎ为样本总数， δ２Ｆ为Ｆ（ｎ）（ｔ）的方差，本文在假设Ｆ，Ｇ都连续可微的条件下得到如下结果：

截断情况下独立随机变量样本均值和方差的近似分布

设Ｘ１，Ｘ２，．．．，Ｘｎ为非负随机变量，相互独立具有共同的分布函数Ｆ（ｔ），Ｙ１，Ｙ２，．．．，Ｙｎ是相应的干扰随机变量，非负，相互独立具有共同的分布Ｇ（ｔ），并且Ｘｉ与Ｙｉ也相互独立，文章在仅能观察到Ｚｉ＝ｍｉｎ（Ｘｉ，Ｙｉ），δｉ＝Ｉ（Ｘｉ≤Ｙｉ），ｉ＝１，２，．．．，ｎ和假设Ｇ已知的情况下，分别定义了Ｆ的均值和方差的估计量，并求出了估计量的近似分布．