摘要

总结

提出了一种对区间删失或分组数据进行比例风险模型拟合的边际似然方法;这种方法最大化了与观察到的审查间隔一致的所有数据排名的总和的可能性。与通常的比例风险模型一样,该方法不需要指定基线风险函数。确定最大边际似然估计量的得分方程可以写成通常比例风险模型关于某一等级分布的得分的期望值。给出了一种吉布斯抽样方案来根据该分布生成排名,并用随机近似法求解得分方程。各种截尾方案下的仿真结果给出的点估计值与使用实际故障时间得到的估计值接近。

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