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第1卷第1期(2014年)
修正估计值的渐近正态性。。。
现代随机学:理论与应用
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测量误差下Cox比例风险模型修正估计的渐近正态性
第1卷第1期(2014年),第13-32页
C.奇米索夫
A.库库什
作者
占位符
https://doi.org/10.15559/vmsta-2014.1.1.3
出版物。
在线:
2014年6月27日
类型:
研究文章
开放式访问
收到
2014年3月16日
修订过的
2014年5月29日
认可的
2014年6月5日
出版
2014年6月27日
摘要
考虑了Cox比例风险模型。
在Kukush等人(2011)中,
统计研究杂志
,卷。
45
,No.2,77–94同步估计量
$\lambda_{n}(\cdot)$
和
$\beta_{n}$
基线危险率的
$\lambda(\cdot)$
和回归参数
β
进行了研究。
估计器最大化了校正测量误差和审查对数似然函数的目标函数
$\lambda(\cdot)$
和
β
是凸紧集吗
$C[0,\tau]$
和
${\mathbb{R}}^{k}$
分别是。
本文给出了
$\beta_{n}$
和的线性泛函
$\lambda_{n}(\cdot)$
如图所示。
对于没有测量误差的模型,结果也是有效的。
基于以下事实,讨论了计算估计量的方法:
$\lambda_{n}(\cdot)$
是线性样条曲线。
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关键词
估计量的渐近正态性
经典测量误差
修正的最大似然估计
Cox比例风险模型
基线危险函数的估计
MSC2010年
62号02
62N01号
62J12型
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