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随机截断下基于多个混合分布样本的非参数推断
引用本文:高伟,赵选民.随机截断下基于多个混合分布样本的非参数推断[J].系统工程理论与实践,2005,25(11):86-91.
作者姓名:高伟  赵选民
作者单位:西北工业大学应用数学系,陕西,西安,710072
基金项目:国家自然科学基金(79970022),航空科学基金(02J53079),陕西省自然科学基金(N5GS0002)
摘    要:设有K族(K≥2)i.i.d.(独立同分布)随机变量{Xij,j=1,2,…,ni},i=1,2,…,K,分别来自于分布Gi(x)=(1-iα)F1(x)+iαF2(x),其中iα∈0,1].每族随机变量同时被另一列i.i.d.随机变量Yij,j=1,2,…,ni截断.本文分别用经验分布和Kaplan-meier估计构造了分布F1,F2的估计,并证明了估计量的性质.最后用数值例子对两种方法作了比较,验证了Kaplan-meier估计的精确有效性.

关 键 词:混合分布  随机截断  Kaplan-meier估计
文章编号:1000-6788(2005)11-0086-06
修稿时间:2004年12月10

Nonparametric Inference with Stochastic Censored Data for Multi-mixture Distributions
GAO Wei,ZHAO Xuan-min.Nonparametric Inference with Stochastic Censored Data for Multi-mixture Distributions[J].Systems Engineering —Theory & Practice,2005,25(11):86-91.
Authors:GAO Wei  ZHAO Xuan-min
Abstract:
Keywords:mixture distribution  stochastically censor  Kaplan-meier estimation  
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