袁、敖;米海·久尔卡努;乔治·卢塔;Tan,Ming T。 不完全数据模型的条件核U统计量。 (英语) Zbl 1362.62075号 Ann.Inst.Stat.数学。 69,第2期,271-302(2017). 摘要:对于不完全数据模型,由于数据未被完全观测,因此无法直接计算基础分布函数参数的经典U统计估计。为了估计这样一个函数参数,我们提出了一个U统计量,使用给定观测数据的条件核的替代估计。该核估计是通过将条件核表达式中的潜在分布函数替换为非参数极大似然估计来获得的。我们研究了所提出的U统计量在几种不完全数据模型下的渐近性质,并在模拟研究中,评估了当前状态模型中带条件核的Mann-Whitney U统计量的有限样本性能。对真实数据集的分析说明了所提方法在实践中的应用。 引用于5文件 MSC公司: 62G05型 非参数估计 62N01号 审查数据模型 6220国集团 非参数推理的渐近性质 第62页第20页 统计学中的渐近分布理论 关键词:U统计;经审查的数据;不完整数据模型;非参数MLE;U统计估计器 软件:美国统计局;氟多醇;R(右) PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{A.Yuan}等人,《Ann.Inst.Stat.Math》。69,第2号,271--302(2017;Zbl 1362.62075) 全文: 内政部 参考文献: [1] Akritas,M.G.(1986年)。随机删失下与V-统计量和一类估计量相关的经验过程。统计年鉴,14619-637·Zbl 0603.62046号 ·doi:10.1214/aos/1176349942 [2] Becher,H.、Hall,P.、Wilson,S.R.(1993)。Bootstrap假设测试程序。生物计量学,491268-1272。 [3] Bennet,S.(1983年)。生存数据的对数回归模型。英国皇家统计学会期刊C辑(应用统计学),32165-171·Zbl 0032.04101号 [4] 伯克·R·H(1966)。模型不正确时后验分布的极限行为。《数理统计年鉴》,37,51-58·Zbl 0151.23802号 ·doi:10.1214/oms/1177699597 [5] Borovskikh,Y.V.(1986年)。希尔伯特空间中的U-统计量理论。基辅:乌克兰科学院数学研究所。 [6] Bose,A.、Sen,A.(1999)。卡普兰-梅耶U统计量的强大数定律。理论概率杂志,12181-200·Zbl 0920.62060号 [7] Bose,A.、Sen,A.(2002年)。Kaplan-Meier U统计量的渐近分布。多元分析杂志,83,84-123·Zbl 1051.62016年 [8] Choi,B.Y.,Fine,J.P.,Brookhart,M.A.(2013)。当前状态数据的可预测置信区间。医学统计学,321419-1428。 [9] 核心团队,R.(2014)。R: 用于统计计算的语言和环境。奥地利维也纳:R统计计算基金会·Zbl 0276.60009号 [10] Datta,S.、Bandyopadhyay,D.、Satten,G.A.(2010年)。右偏数据的截尾加权U统计量的逆概率及其在检验假设中的应用。斯堪的纳维亚统计杂志,37680-700·Zbl 1226.62045号 [11] Efron,B.(1979年)。引导方法:再看一下Jackknife。统计年鉴,7,1-26·Zbl 0406.62024号 ·doi:10.1214/aos/1176344552 [12] Giurcanu,M.、Yuan,A.、Luta,G.、Tan,M.(2015)。UStat:带条件核的Mann-Whitney U统计量。R包版本,1·Zbl 0406.62024号 [13] Gregory,G.(1977年)。U统计量的大样本理论和拟合检验。《统计年鉴》,5110-123·Zbl 0371.62033号 ·doi:10.1214/aos/1176343744 [14] Groeneboom,P.,Wellner,J.(1992年)。信息界与非参数极大似然估计。巴塞尔:Birkháuser Verlag·Zbl 0757.62017号 [15] Groeneboom,P.,Wellner,J.(2001年)。计算切尔诺夫分布。计算与图形统计杂志,388-400。 [16] Hall,P.(1992)。引导程序和edgeworth扩展。纽约:斯普林格·Zbl 0744.62026号 ·doi:10.1007/978-1-4612-4384-7 [17] Heagerty,P.,Zheng,Y.(2005)。生存模型预测精度和ROC曲线。生物统计学,61,92-105·Zbl 1077.62077号 [18] 霍夫丁,W.(1948)。一类具有渐近正态分布的统计量。《数理统计年鉴》,19293-325·Zbl 0032.04101号 ·doi:10.1214/aoms/1177730196 [19] 霍夫丁(1961)。U统计量的强大数定律。统计研究所Mimeo系列,302,1-10。 [20] Hoel,D.G.,Walburg,H.E.(1972年)。生存实验的统计分析。国家癌症研究所杂志,49,361-372。 [21] Hu,C.,Degutolla,V.(2011)。基于U型评分的纵向标记耐药突变递归划分。生物统计学,12750-762·Zbl 1314.62239号 [22] Janson,S.(1979年)。退化U统计量的渐近分布。乌普萨拉大学数学系5号预印本。 [23] Klaus,B.,Strimmer,K.(2014年)。Fdrtool:估计(本地)错误发现率和更高的批评。R包版本,1(2),12。 [24] Koroljuk,V.S.,Borovskikh,I.V.(1988)。U统计量的渐近理论。乌克兰SSR科学院数学研究所,40,169-182·Zbl 0663.62059号 [25] Korolyuk,V.S.,Borovskikh,I.V.(1994年)。U统计理论。多德勒支:克鲁沃·兹比尔0785.60015 [26] Kowalski,J.、Tu,X.M.(2007)。现代应用U统计。基辅:威利·兹比尔1167.62002 [27] Leucht,A.(2012年)。弱依赖下的退化U-和V-统计量:渐近理论和bootstrap一致性。伯努利,18(2),552-585·Zbl 1238.62059号 ·doi:10.3150/11-BEJ354 [28] Ma,Y.,Valle,A.G.,Zhang,A.,Tu,X.M.(2010)。一种基于U统计的方法,用于在纵向数据设置中建模克朗巴赫系数α。医学统计,29659-670·Zbl 0276.60009号 [29] Rubin,H.,Vitale,R.A.(1980年)。对称统计的渐近分布。统计年鉴,8165-170·Zbl 0422.62016号 [30] Schisterman,E.,Rotnitzky,A.(2001年)。缺失结果和辅助数据的k样本U统计量平均值的估计。生物特征,88,713-725·Zbl 0985.62083号 [31] Sen,P.K.(1974年)。U-统计量和von Mises可微统计函数的几乎必然行为。《统计年鉴》,2387-395·Zbl 0276.60009号 ·doi:10.1214/aos/1176342675 [32] Serfling,R.(1980)。数理统计的逼近定理。纽约:Wiley·Zbl 0538.62002号 ·doi:10.1002/9780470316481 [33] Therneau,T.,Grambsch,P.(2010年)。生存数据建模:扩展考克斯模型。纽约:斯普林格·Zbl 0958.62094号 [34] Tressou,J.(2006)。食品风险评估中分析数据左侧审查的非参数建模。美国统计协会杂志,1011377-1386·兹比尔1171.62351 ·doi:10.1198/016214500000573 [35] Tsai,W.Y.,Crowley,J.(1985)。通过自洽对不完全数据的广义最大似然估计量的大样本研究。统计年鉴,1317-1334·Zbl 0611.62038号 [36] Tsiatis,A.A.(2006年)。半参数理论和缺失数据。纽约:斯普林格·Zbl 1105.6202号 [37] Turnbull,B.(1974年)。双删失数据生存函数的非参数估计。美国统计协会杂志,69,169-173·Zbl 0281.62044号 ·doi:10.1080/01621459.1974.10480146 [38] van der Vaart,A.W.(1998)。渐进统计。纽约:斯普林格·Zbl 0910.62001号 ·doi:10.1017/CBO978051180225 [39] Vardi,Y.(1989)。乘法审查、更新过程、反褶积和密度递减:非参数估计。生物特征,76751-761·Zbl 0678.62051号 ·doi:10.1093/biomet/76.4.751 [40] Vardi,Y.,Zhang,C.H.(1992年)。随机多重审查模型中经验分布的大样本研究。《统计年鉴》,第20期,1022-1039页·Zbl 0761.62056号 [41] 冯·米塞斯,R.(1947)。关于可微统计函数的渐近分布。《数理统计年鉴》,18,309-348·Zbl 0037.08401号 ·doi:10.1214/aoms/1177730385 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配,可能包含数据转换错误。在某些情况下,zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献,而不要求完整或完全匹配。