相依平稳数据下 Nelson-Aalen 与 Kaplan-Meier 估计量的泛函中心极限定理
统计理论
2016-09-06 v1 统计理论
摘要
我们在不同的相依假设下，推导了风险函数的 Nelson-Aalen 估计量与分布函数的 Kaplan-Meier 估计量的过程极限分布结果。数据被假设为平稳时间序列的右删失观测值。我们处理弱相依数据以及长程相依数据，并允许删失时间与感兴趣的时间之间的相依性存在定性差异。
引用
@article{arxiv.1609.01067,
title = {Functional central limit theorems for the Nelson-Aalen and Kaplan-Meier estimators for dependent stationary data},
author = {Dragi Anevski},
journal= {arXiv preprint arXiv:1609.01067},
year = {2016}
}
备注
13 pages