【摘 要】
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在生存分析和可靠性统计研究中,常常因为客观条件的限制而无法得到失效时间的准确观测值,只能观测到其所在的区间.统计学中一般称这类数据为区间删失数据(interval-censored
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在生存分析和可靠性统计研究中,常常因为客观条件的限制而无法得到失效时间的准确观测值,只能观测到其所在的区间.统计学中一般称这类数据为区间删失数据(interval-censored data),简称区间数据.区间删失数据出现在许多应用领域,它的出现增加了统计分析的难度,完全数据下的方法无法直接适用,所以对区间数据进行研究很有必要. 关于区间删失数据已有大量的研究成果.本文主要研究的是:一般分布下区间删失数据参数的矩型估计。通过无偏转换的方法,可以构造出一组“完整”的样本,再利用这组“新”的样本对参数进行矩估计。文中证明了估计量的相合性和渐近正态性,并通过模拟计算对这种估计方法的可行性和有效性进行了验证;特别地,针对指数分布,与其它方法进行了对比,前者更为有效. 进一步,研究了均值的假设检验问题.似然比检验法对区间数据下均值检验的过程非常繁琐.如果能够找到相对简单的检验法,那么区间数据检验问题就更简捷.本文发现利用“无偏转换”思想构造的估计量进行检验时,不仅对所有分布都适用,而且计算过程非常简单. 最后,对构造的估计量Y*的分布进行研究.本文主要针对区间删失情况下指数分布进行简单研究,给出了Y*的分布函数H(w)和密度函数h(w).
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