【摘 要】
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假设T1,...,Tn为从分布函数为F的总体中抽样的i.i.d.样本，其密度函数为f, C1,...,Cn为从分布函数为G的总体中抽样的i.i.d.样本.观测到的数据是(Xi, δi), i=1,..., n,其中Xi=m
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假设T1,...,Tn为从分布函数为F的总体中抽样的i.i.d.样本，其密度函数为f, C1,...,Cn为从分布函数为G的总体中抽样的i.i.d.样本.观测到的数据是(Xi, δi), i=1,..., n,其中Xi=min{Ti,Ci},δi=I(Ti≤Ci), I(A)为集合A的示性函数。基于右删失数据{Xi, δi},i=1,..., n,我们估计未知一维密度函数f的水平集{f≥c},并研究其估计量的渐近性质。在一定的正则性假设条件下,我们证明了水平集{f≥c}与其估计量{fn≥c}对称差的λg-测度的渐近正态性和收敛速度, fn是f的非参数核估计。随机模拟结果证明我们的理论结果是正确的，本文还展示了一个实际数据的例子。
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