【摘 要】
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该文借鉴于Stute(1993)的方法得到KSV估计在较弱条件下的强相合性,又仿效He(1999)的方法得到KSV估计的渐进正态性结果,对渐近方差公式也给出了明确的表示.对于删失变量非iid
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该文借鉴于Stute(1993)的方法得到KSV估计在较弱条件下的强相合性,又仿效He(1999)的方法得到KSV估计的渐进正态性结果,对渐近方差公式也给出了明确的表示.对于删失变量非iid的情况我们得到了分层情况下的KSV估计(记为KSV1估计)井同样借鉴Stute(1993)和He(1999)的方法得到KSV1估计的大样本性质.此外,通过比较KSV估计和加权最小二乘估计应用于Stanford心脏移植数据的计算结果,我们发现加权最小二乘估计对Stanford心脏移植数据的解释更加符合实际情况.最后该文使用的数值模拟结果也表明加权最小二乘估计的精度比KSV估计高出许多,加权最小二乘估计应当是更加适用于右删失线性回归模型的一种估计.
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