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失效信息随机缺失时可加危险率模型的统计推断

来源 :中国科学院大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：slchen168

【摘 要】

：

对失效信息随机缺失时的可加危险率模型的估计进行研究.充分利用失效信息和缺失信息的概率模型的信息,通过构建估计方程,得到回归参数和基准累积风险函数的3个估计.证明了所

【作 者】

：

陈菲菲 孙志华 叶雪 

【机 构】

：

中国科学院大学数学科学学院,中国科学院大数据挖掘与知识管理重点实验室

【出 处】

：

中国科学院大学学报

【发表日期】

：

2016年4期

【关键词】

：

删失信息 随机缺失 可加危险率模型 加权估计方程 插补估计 censoring information  missing at random  additive 

【基金项目】

：

国家自然科学基金（10901162,U1430103,11571340）, 中国科学院大学校长基金,中国科学院大数据挖掘与知识管理重点实验室开放课题, 安徽省振兴计划团队项目（统计学前沿问题及应用）资助

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对失效信息随机缺失时的可加危险率模型的估计进行研究.充分利用失效信息和缺失信息的概率模型的信息,通过构建估计方程,得到回归参数和基准累积风险函数的3个估计.证明了所提估计的渐近正态性,并进行数值模拟研究其有限样本性质.利用数值模拟研究比较所提估计与文献中的估计的有限样本性质,并通过分析一个实际数据验证了本文方法的有效性.

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