Nonparametric Inference with Stochastic Censored Data for Multi-mixture Distributions
随机截断下基于多个混合分布样本的非参数推断

设有K族(K≥2)i.i.d.(独立同分布)随机变量{Xij,j=1,2,…,ni},i=1,2,…,K,分别来自于分布Gi(x)=(1-iα)F1(x)+iαF2(x),其中iα∈0,1].每族随机变量同时被另一列i.i.d.随机变量Yij,j=1,2,…,ni截断.本文分别用经验分布和Kaplan-meier估计构造了分布F1,F2的估计,并证明了估计量的性质.最后用数值例子对两种方法作了比较,验证了Kaplan-meier估计的精确有效性.