含污染与裁定事件的非参数生存估计
统计方法学
2026-01-06 v2
摘要
我们研究条件专家 Kaplan-Meier 估计量，这是经典 Kaplan--Meier 估计量在同时面临右删失和污染的时间-事件数据上的扩展。此类污染——观测到的事件可能并不反映真实结果——在应用环境中很常见，包括保险和信用风险领域，其中常借助专家意见来裁定不确定事件。在先前工作的基础上，我们发展了一套完整的条件版本渐近理论，通过核平滑纳入协变量。我们在适当的正则性条件下建立了函数一致性和弱收敛，并量化了不完美专家信息引起的偏差。结果表明，无偏的专家判断确保一致性，而系统性偏差则导致可显式刻画的确定性渐近偏差。我们通过模拟研究考察了有限样本性质，并通过贷款违约数据的应用说明了该估计量的实际用途。
引用
@article{arxiv.2512.14959,
title = {Nonparametric Survival Estimation with Contaminated and Adjudicated Events},
author = {Martin Bladt and Kristian Vilhelm Dinesen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.14959},
year = {2026}
}