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沈保生；徐慧晨

具有双截断数据的半参数变换模型的条件极大似然估计。 （英语） Zbl 1504.62042号

计算。统计数据分析。 144，文章ID 106862，15 p.（2020）.
总结：只有当故障时间（T）位于特定主题的、可能是随机的间隔（[U，V]\）内时，才会观察到双截断数据，其中，（U）和（V）分别称为左运行时间和右运行时间。在本文中，我们考虑将半参数转换回归模型拟合到双截断数据的问题。文献中大多数现有的方法都是针对回归模型中的双重截断进行调整的，它们要求故障时间和截断时间之间的独立性，这在实践中可能不成立。为了将独立性假设放宽为给定协变量的条件独立性，我们考虑了一种条件似然方法，并发展了模型回归参数和累积风险函数的条件最大似然估计量（cMLE）。基于回归参数和无穷维函数的得分方程，我们提出了一种求cMLE的迭代算法。cMLE被证明是一致的和渐近正态的。仿真研究表明，当独立性假设成立时，cMLE性能良好，优于现有估计量。文中给出了一个艾滋病数据集的应用实例来说明该方法。

引用于三文件

MSC公司：

62G05型 非参数估计
10层62层 点估计
62号02 生存分析和删失数据中的估计

关键词：

双重截断；半参数变换模型；有条件的独立性；条件最大似然

软件：

DTDA公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{P.-s.Shen}和\textit{H.Hsu}，计算。统计数据分析。144，文章ID 106862，15 p.（2020；Zbl 1504.62042）
全文： 内政部

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