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Confidence Intervals for Current Status Data

机译：当前状态数据的置信区间

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The likelihood ratio statistic for testing pointwise hypotheses about the survival time distribution in the current status model can be inverted to yield confidence intervals (CIs). One advantage of this procedure is that CIs can be formed without estimating the unknown parameters that figure in the asymptotic distribution of the maximum likelihood estimator (MLE) of the distribution function. We discuss the likelihood ratio-based CIs for the distribution function and the quantile function and compare these intervals to several different intervals based on the MLE. The quantiles of the limiting distribution of the MLE are estimated using various methods including parametric fitting, kernel smoothing and subsampling techniques. Comparisons are carried out both for simulated data and on a data set involving time to immunization against rubella. The comparisons indicate that the likelihood ratio-based intervals are preferable from several perspectives.
机译：可以反转用于测试当前状态模型中生存时间分布的逐点假设的似然比统计量，以得出置信区间（CI）。此过程的一个优势是，可以在不估计分布函数的最大似然估计器（MLE）渐近分布中估计出的未知参数的情况下形成CI。我们讨论了分布函数和分位数函数的基于似然比的CI，并将这些间隔与基于MLE的几个不同间隔进行比较。使用各种方法（包括参数拟合，核平滑和二次采样技术）估算MLE极限分布的分位数。对模拟数据和涉及风疹免疫时间的数据集进行比较。比较表明，从多个角度来看，基于似然比的间隔是更可取的。

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