生存數(shù)據(jù)的密度函數(shù)估計問題.pdf_第1頁
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1、北京化工大學碩士學位論文生存數(shù)據(jù)的密度函數(shù)估計問題姓名：RobertS.Toweh，BSc申請學位級別：碩士專業(yè)：應(yīng)用數(shù)學指導教師：施小丁20100526英文摘要TheProblemofdensityestimationofsurvivaldataAbstract：SurvivalanalyzehasbeendevelopedasanewbranchofstatisticsforrecentlytwentyyearsItisbrough

2、toutbytheneedofmanypracticeproblems，suchasmedicine，lifescience，reliabilityscienceandinsurance，etcItcanberegardedasthestatistictechniqueofanalysislifetimedataSurvivalanalyzesfocusesonthestatisticanalysisofcensoreddataRigh

3、trandomcensorshipisthemostimportantstatisticdataintermsoflifescience，medicinalpursuing，survivaltestofreliabilityandotherpracticalproblems，whoseresearchmethodsandtheoriesnotonlycouldbeenappliedintolifescience，publichealth

4、，reliabilityengineer，butalsodealwiththeproblemsofinsurancemathematics，criminologysociologycircumstancescience，academicaviationsubjectMeanwhile，thissubjecthasaextensivelyappliedforegroundAtfirst，thispaperdiscussedkernelde

5、nsityestimation，whichdealswithuncensoreddataThenweusesimulativemethodtocomparedifferentkernelfunctionandbandwidths’results，inordertoselectbetterkernelstocalculate—Epanechnikovkernel。Whatismore，wealsosimplydiscussedthesim

6、ulationeffectsofdifferentkindsofbandwidthsAtthelastofthispart，theproblemsofn—dimensionkernelestimationhadbeenresearched，andwesimulatedtwodimensionsituationSecondlyunderthecircumstanceofcensoreddata，wecomparedthedifferenc

7、ebetweenestimativemethodofsurvivaldataandnon—parameterkernelestimation，whichaccountedforwhythefirstmethodisnecessaryforestimatingsurvivaldataFarthermore，KaplanMeierproduct—limitestimatorandothermethodsgotinvolvedinthispa

8、perFinallythemaindifficultyofkerneldensityestimationsinpracticeliesinselectingallappropriatevalueofthesmoothingparameterthebandwidth，forusewithagivendatasetInthispaperweconsiderthebandwidthselectionproblemforkerneldensit

9、yestimationfromrandomlyfightcensoreddatabasedonameanabsoluteerrorcriterion1astbutnottheleast，whatistheinnovationofthispaperwesynthesizedtwomethodstoperformbetterespeciallyonboundaryKeywords：KernelEstimation；Randomcensore

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