«censoring» 태그된 질문

Survival Analysis에서는 rv 의 생존 시간 이 기하 급수적으로 분포 된 것으로 가정합니다 . 이제 i_1 rv의 의 "결과" 가 있다고 생각 합니다. 이러한 결과의 일부만이 실제로 "완전히 실현"됩니다. 즉, 나머지 관측치는 여전히 "살아 있습니다".엑스나는XiX_i엑스1, ... ,엑스엔x1,…,xnx_1,\dots,x_n엑스나는XiX_i 분포 의 속도 모수 에 대해 ML 추정을 수행 하려면 실현되지 않은 관측 …

9 maximum-likelihood  references  survival  censoring  exponential-family 

다음 설정 가정 하자 Zi=min{ki,Xi},i=1,...,nZi=min{ki,Xi},i=1,...,nZ_i = \min\{k_i, X_i\}, i=1,...,n . 또한 Xi∼U[ai,bi],ai,bi>0Xi∼U[ai,bi],ai,bi>0X_i \sim U[a_i, b_i], \; a_i, b_i >0 입니다. 또한 ki=cai+(1−c)bi,0<c<1ki=cai+(1−c)bi,0<c<1k_i = ca_i + (1-c)b_i,\;\; 0 k_i) = 1- \Pr(X_i \le k_i) =1−ki−aibi−ai=1−(1−c)(bi−ai)bi−ai=c=1−ki−aibi−ai=1−(1−c)(bi−ai)bi−ai=c= 1- \frac {k_i - a_i}{b_i-a_i} = 1-\frac {(1-c)(b_i-a_i)}{b_i-a_i} =c 따라서 모든 FZi(zi)=⎧⎩⎨⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪0zi<aizi−aibi−aiai≤zi<ki1ki≤ziFZi(zi)={0zi<aizi−aibi−aiai≤zi<ki1ki≤ziF_{Z_i}(z_i) = \begin{cases} 0\qquad z_i0zi=kizi=kiz_i …

9 distributions  central-limit-theorem  censoring  minimum