存在删失情形下基于 Kaplan-Meier 的指数性检验
统计方法学
2020-11-10 v1
摘要
本文基于观测到的随机右删失数据，检验寿命服从指数分布这一复合假设。由于并非所有寿命均被观测到，删失的存在使得该假设检验变得复杂。为应对这一困难，我们提出对基于经验特征函数与拉普拉斯变换的检验进行修正。在完整样本情形下，这些经验函数可表示为关于寿命经验分布函数的积分。我们建议用 Kaplan-Meier 估计量替代该分布函数估计量。所得检验统计量可用观测数据泛函求和的形式简便表达。此外，本文还勾勒出随机右删失情形下拟合优度检验的一般框架。通过蒙特卡洛研究，结果表明新修正的检验总体上优于既有检验。文中讨论了关于白血病患者初始缓解时间的实际应用，并给出结论与未来研究方向。
引用
@article{arxiv.2011.04519,
title = {Kaplan-Meier based tests for exponentiality in the presence of censoring},
author = {E. Bothma and J. S. Allison and M. Cockeran and I. J. H. Visagie},
journal= {arXiv preprint arXiv:2011.04519},
year = {2020}
}