Academic Journal
Сравнение оценок параметров специальной модели кривой дожития для выборки с интервальным цензурированием
| Τίτλος: | Сравнение оценок параметров специальной модели кривой дожития для выборки с интервальным цензурированием |
|---|---|
| Πηγή: | Вестник Санкт-Петербургского университета. Серия 10. Прикладная математика. Информатика. Процессы управления. |
| Στοιχεία εκδότη: | Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Санкт-Петербургский государственный университет», 2009. |
| Έτος έκδοσης: | 2009 |
| Θεματικοί όροι: | ДОЖИТИЕ, ИНТЕРВАЛЬНОЕ ЦЕНЗУРИРОВАНИЕ, ПАРАМЕТРИЧЕСКИЕ ОЦЕНКИ, ОЦЕНКИ МАКСИМАЛЬНОГО ПРАВДОПОДОБИЯ, РОБАСТНОСТЬ |
| Περιγραφή: | На практике время до наступления события не может наблюдаться непосредственно. Обычно возможно только знать некоторый временной интервал, которому принадлежит наблюдение, поэтому происходит цензурирование. Интервальное цензурирование смешанного типа является одной из самых важных моделей цензурирования из встречаемых в реальных приложениях. В статье рассматривается задача оценивания параметров одной специальной модели кривых дожития в таких условиях цензурирования. В частности, предлагается новый способ оценивания, основанный на непараметрической оценке максимального правдоподобия функции распределения. Описана также вычислительная процедура получения оценок. Такие свойства новых оценок как состоятельность, эффективность, робастность при наличии выделяющихся наблюдений изучены на модельных выборках. Кроме того, проведено сравнение всех этих свойств со свойствами обычных оценок максимального правдоподобия. Было обнаружено, что по сравнению с оценками максимального правдоподобия предложенные оценки обладают несколько большей дисперсией. Однако они демонстрируют лучшие свойства ро-бастности в случае, когда выборка содержит некоторое количество выделяющихся наблюдений. Библиогр. 23 назв. Ил. 3. In practice time to event data cannot be observed directly. Usually, one can only know some time interval, where observation lies in, thus data became censored. The mixed case interval censoring is one of the most important models of censoring seen in the practical applications. We consider the problem of parameter estimation for one special survival curve model in these conditions of censoring. In particular, we propose new parameter estimator based on non-parametric estimater of distribution function. The computation procedure is described as well. Large sample properties of this new estimator such as consistency, efficiency, robustness in presence of outliers are studied on model samples. All these properties are compared with the same properties of ordinary maximum likelihood estimates. It was found, that compared to maximum likelihood estimates proposed estimates have slightly bigger variance. However, they possess better robustness properties, when sample contains some amount of outliers. |
| Τύπος εγγράφου: | Article |
| Περιγραφή αρχείου: | text/html |
| Γλώσσα: | Russian |
| ISSN: | 1811-9905 |
| Σύνδεσμος πρόσβασης: | http://cyberleninka.ru/article_covers/14862459.png http://cyberleninka.ru/article/n/sravnenie-otsenok-parametrov-spetsialnoy-modeli-krivoy-dozhitiya-dlya-vyborki-s-intervalnym-tsenzurirovaniem |
| Αριθμός Καταχώρησης: | edsair.od......2806..ef92c7ed6c287057e2512b18408f8112 |
| Βάση Δεδομένων: | OpenAIRE |
| ISSN: | 18119905 |
|---|