左截断右删失数据分位差估计及其渐近性质

发布时间：2018-02-26 19:26

  本文关键词： 左截断右删失数据 分位差 相合性 渐近正态性 均方误差　出处：《数学学报(中文版)》2017年03期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：我们研究了左截断右删失数据分位差,基于左截断右删失数据乘积限构造了分位差的经验估计,同时克服经验估计的非光滑性,提出了分位数差的核光滑估计.利用经验过程理论推导出这两个估计的渐近偏差和渐近方差,并且在左截断右删失数据下研究了这两个分位差的大样本性质,获得分位差估计的相合性和渐近正态性.同时给出计算模拟以验证光滑分位差估计的表现,在均方损失的意义下模拟结果表明光滑估计比经验估计具有更好的性质.
[Abstract]:We study the quantile difference of the left truncated right censored data, construct the empirical estimation of the quantile difference based on the product limit of the left truncated right censored data, and overcome the non-smoothness of the empirical estimation. The kernel smooth estimator of quantile difference is proposed. The asymptotic deviation and asymptotic variance of these two estimators are derived by using empirical process theory, and the large sample properties of these two quantile differences are studied under the condition of left truncation and right censored data. The consistency and asymptotic normality of the quantile difference estimation are obtained. At the same time, the computational simulation is given to verify the performance of the smooth quantile difference estimation. In the sense of mean square loss, the simulation results show that the smooth estimation has better properties than the empirical one.
【作者单位】： 长春工业大学基础科学学院;中国科学院数学与系统科学研究院;上海财经大学统计与管理学院;
【基金】：国家自然科学基金重点资助项目(71331006);国家自然科学基金资助项目(71271128) 中科院重点实验室、国家数学与交叉科学中心,长江学者和教育部创新团队发展计划(IRT13077) 上海财经大学创新团队支持计划资助
【分类号】：O212.1

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本文编号：1539358