随机删失下位置刻度模型中的强相合与渐近正态估计

摘要/Abstract

摘要：

在删失分布未知的情形下，证明了所定义的位置-刻度模型中参数估计的强相合性与渐近正态性.在证明估计的渐近正态性时，使用了点过程鞅方法.

Abstract:

In this case that censoring distribution function is unknown, the estimators of parameters in localscale model are defined. And strong consistency and asymptotic normality of the estimator proposed are proved, respectively. Counting process martingal techniques are used in the proof of the asymptotic normality.

Key words: 　Ｓｔｒｏｎｇｃｏｎｓｉｓｔｅｎｃｙ, Ａｓｙｍｐｔｏｔｉｃｎｏｒｍａｌｉｔｙ, Ｌｏｃａｌｓｃａｌｅｍｏｄｅｌ, Ｒａｎｄｏｍｃｅｎ
ｓｏｒｓｈｉｐ．

中图分类号:

王启华. 随机删失下位置刻度模型中的强相合与渐近正态估计[J]. 数学物理学报, 1999, 19(1): 1-9.

Wang Qihua. Strong |Consistent and Asymptotic Normal Estimators in Local-Scale Model Under Radom Censorship[J]. Acta mathematica scientia,Series A, 1999, 19(1): 1-9.

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随机删失下位置刻度模型中的强相合与渐近正态估计

Strong |Consistent and Asymptotic Normal Estimators in Local-Scale Model Under Radom Censorship

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