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Nonparametric hazard rate estimation with left truncated and right censored data.

机译：带有左截断和右删失数据的非参数危险率估计。

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摘要

Nonparametric estimation of the hazard rate function, based on data modified by left truncation and/or right censoring, is considered. The hazard rate is not integrable over its support and hence it is traditionally estimated over a fixed interval under the mean integrated squared error (MISE) criterion. It is well known in the literature that neither left truncation nor right censoring affect the rate of the MISE convergence, but so far no results on how the modified data and the interval of estimation affect the MISE convergence have been known. To understand the affect, asymptotic theory of sharp minimax estimation is developed which indicates how the modified data and the interval of estimation affect the MISE convergence. The theory is complemented by presenting a data-driven estimator for small samples which is tested on numerical simulations and real data.
机译：考虑了基于左截断和/或右删失修改的数据的危险率函数的非参数估计。危险率在其支持范围内不可积分，因此传统上是根据平均积分平方误差（MISE）准则在固定间隔内估算的。在文献中众所周知，左截断和右删失都不会影响MISE收敛的速度，但是到目前为止，还没有关于修改后的数据和估计间隔如何影响MISE收敛的结果。为了理解其影响，提出了极小极小极大估计的渐近理论，该理论表明修改后的数据和估计间隔如何影响MISE收敛。通过为小样本提供数据驱动的估计器对该理论进行补充，该估计器在数值模拟和实际数据上进行了测试。

著录项

  • 作者

    Chu, Jufen.;

  • 作者单位

    The University of Texas at Dallas.;

  • 授予单位 The University of Texas at Dallas.;
  • 学科 Statistics.
  • 学位 Ph.D.
  • 年度 2016
  • 页码 105 p.
  • 总页数 105
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类 康复医学;
  • 关键词

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