【摘 要】
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本文欲将Drop-the-loser法则嵌入到一组随时间连续且含迁移的线性灭亡过程这一工具，通过概率生成函数，推导Drop-the-loser法则下，各治疗方案成功率最大似然估计的中心极限定理.
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本文欲将Drop-the-loser法则嵌入到一组随时间连续且含迁移的线性灭亡过程这一工具，通过概率生成函数，推导Drop-the-loser法则下，各治疗方案成功率最大似然估计的中心极限定理.对于单种治疗方案i，先得到亡时刻为止，接受此方案的病人中成功数X<,i>(t)与失败数Y<,i>(t)的联合概率生成函数，由此函数得到平方根t(X<,i>(t)/t-api/qi，Yi(t)/t-α)的特征函数.经分析，此特征函数在t趋于∞时的极限形式为一个二元正态分布的特征函数.因为成功率的最大似然估计p<,t>(t)=X<,i>(t)/X<,i>(t)+Y<,i>(t)是(X<,i>(t)/t，Y<,i>(t)/t)的函数，所以p<,i>(t)在正规化以后，当t趋于∞时，也趋于一个正态变量.对于p(t)=(p<,1>(t)，…，pK(t))，要研究其中心极限定理，也只需得到相应统计量的联合概率生成函数，然后作类似分析.而分析的要点在于判断多维统计量的特征函数的极限是否具有正态的形式.
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