【摘 要】
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在这篇文章中,我们针对左右删失的生存数据,也称双删失数据,研究其生成的脆弱性模型。这个模型对当前生存模型的领域有一定的延伸,具体来说,我们把右删失数据在脆弱性模型当
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在这篇文章中,我们针对左右删失的生存数据,也称双删失数据,研究其生成的脆弱性模型。这个模型对当前生存模型的领域有一定的延伸,具体来说,我们把右删失数据在脆弱性模型当中的应用扩充到具有额外左删失数据的更复杂的情况。在这个模型中,我们采用似然函数方法来估计未知参数,在估参过程中采用核心算法是EM算法。基于我们建立的模型特殊性——其中含有无限维参数,在研究中借助非参数最大似然估计法(NPMLE)估计无限维参数;此外对于其他参数,由于没有显式形式,估计会运用到牛顿迭代法。在估参的过程中会涉及到计算量过大的问题,所以我们会对EM算法进行改善,采用MCEM算法来降低计算量。在有限维参数中,运用半参数最大似然方法后要建立相应的渐近特性。之后文章后面会讨论运用自助法估计的标准差相容性问题。于此同时,我们查找一些数据拟合到建立的模型中运用新算法评价其估计量和稳健性。
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