کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
415331 | 681201 | 2016 | 16 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Parametrically guided nonparametric density and hazard estimation with censored data
ترجمه فارسی عنوان
به طور مشخص تراکم غیر پارامتری و برآورد خطر با داده های سانسور شده هدایت می شود
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
مدل ککس، برآورد تراکم، برآوردگر کاپلان-مایر، صاف کردن هسته، حداکثر احتمال، سانسور راست
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
نظریه محاسباتی و ریاضیات
چکیده انگلیسی
The parametrically guided kernel smoother is a promising nonparametric estimation approach that aims to reduce the bias of the classical kernel density estimator without increasing its variance. Theoretically, the estimator is unbiased if a correct parametric guide is used, which can never be achieved by the classical kernel estimator even with an optimal bandwidth. The estimator is generalized to the censored data case and used for density and hazard function estimation. The asymptotic properties of the proposed estimators are established and their performance is evaluated via finite sample simulations. The method is also applied to data coming from a study where the interest is in the time to return to drug use.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Computational Statistics & Data Analysis - Volume 93, January 2016, Pages 308–323
Journal: Computational Statistics & Data Analysis - Volume 93, January 2016, Pages 308–323
نویسندگان
Majda Talamakrouni, Ingrid Van Keilegom, Anouar El Ghouch,