【摘 要】
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在医学领域、可靠性分析和人寿保险市场中,剩余寿命是重要的研究范畴之一.因此,剩余寿命分位数区间的精确估计有着重要的意义.但是,在左截断和右删失同时存在的临床数据下,样
【机 构】
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中国人民大学应用统计科学研究中心中国人民大学统计学院; 兰州财经大学统计学院;
【基金项目】
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中教育部哲学社会科学研究重大课题攻关项目(15JZD015);北京市社会科学基金重大项目(15ZDA17);国家社会科学基金重点项目(13AZD064);中央高校建设世界一流大学(学科)和特色发展引导专项资金支持(15XNL008);全国统计科研计划项目(2016LD03);新疆维吾尔自治区普通高等学校人文社会科学基地基金资助课题
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在医学领域、可靠性分析和人寿保险市场中,剩余寿命是重要的研究范畴之一.因此,剩余寿命分位数区间的精确估计有着重要的意义.但是,在左截断和右删失同时存在的临床数据下,样本量通常很小,传统的置信区间构造方法多数不理想,而且涉及到的估计量方差的计算非常繁琐.为了避免上述困难,文章利用Jackknife-d方法构造了左截断右删失剩余寿命分位数的置信区间.同时,通过蒙特卡罗模拟和实例分析对Jackknife-d方法和传统的4种方法进行评价.模拟结果表明:小样本下,Jackknife-d方法得到的置信区间长度最短且覆盖率在大多数情况下都接近于名义水平,是剩余寿命分位数置信区间构造的一种很好的方法.
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