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	随机截断模型下的中心极限定理; THE CENTRAL LIMIT THEOREM UNDER RANDOM TRUNCATION
	何书元
	2002
关键词	随机截断 乘积限估计 渐近正态性
英文摘要	在流行病学,生物统计学和天文学中常遇到随机截断数据.在随机截断下,人们关心的随机变量X被另一个随机变量y干扰.只有当X≥y时,才能观测到X和Y.在这个模型下,人们需要用截断数据估计X的分布函数F.本文证明,F的非参数最大似然估计Fn在下述意义下服从中心极限定理.对任何可测函数g(x),√n∫f9(x)[dFn(x)-dF(x)]依分布收敛到均值为零方差为σ2的正态分布.从这个结果可以得出F的各种矩,特征函数等估计的渐近正态性.作为推论,还可以得到Fn在整个直线上的依分布收敛.我们的结果不要求X和Y的分布函数连续,得到的方差公式是简明的.; 国家自然科学基金; 0; 3; 345-354; 23
语种	中文
出处	万方 ; http://d.g.wanfangdata.com.cn/Periodical_sxnk200203011.aspx
出版者	数学年刊a辑
内容类型	其他
源URL	[http://hdl.handle.net/20.500.11897/13885]
专题	数学科学学院
推荐引用方式 GB/T 7714	何书元. 随机截断模型下的中心极限定理, THE CENTRAL LIMIT THEOREM UNDER RANDOM TRUNCATION. 2002-01-01.

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