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ON THE UNIFORM CONSISTENCY OF THE KAPLAN-MEIER ESTIMATOR UNDER HEAVY CENSORING

机译:重删失情况下Kaplan-Meier估计的一致一致性

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摘要

Let X_i i.i.d. and Y_i i.i.d. be two sequences of random variables with unknown distribu- tion functions F(x) and G(y) respectively. X_i are censored by Y_i. In this paper we study the uni- form consistency of the Kaplan-Meier estimator under the case τ_F = sup(t:F(t) < 1) > τ_G = sup(t:G(t) < 1). The sufficient condition is discussed.
机译:让X_i i.i.d.和Y_i i.d.是分别具有未知分布函数F(x)和G(y)的两个随机变量序列。 X_i由Y_i审查。在本文中,我们研究了在τ_F= sup(t:F(t)<1)>τ_G= sup(t:G(t)<1)的情况下Kaplan-Meier估计的一致一致性。讨论了充分条件。

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