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1.
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长度偏差右删失数据下[1mm]比例均值剩余寿命模型的估计方法
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厉诚博 胡淑兰 周勇《数学学报》,2018年第61卷第5期
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本文考虑了长度偏差右删失数据下均值剩余寿命模型的统计推断.当截断变量满足平稳性假设时，长度偏差右删失数据比左截断右删失数据具有更多的信息.为了提高参数估计的效率，我们在估计方程构造中添加了额外信息，通过组合方法获得了新的估计.模拟研究的结果也表明，组合估计方程的方法比仅考虑左截断右删失数据的方法更有效，结果表现更好.
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2.
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左截断右删失数据下分位密度估计的重对数律
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周勇 李慧《应用概率统计》,2003年第19卷第1期
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在左截断右删失数据下，我们基于乘积限估计给出了分位密度估计， 获得了分位密度估计及其导数的重对数律。
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3.
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左截断右删失下一类泛函估计的渐近性质
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孙六全 郑忠国《系统科学与数学》,1999年第19卷第1期
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在左截断右删失下，本文讨论了一类广义Von－Mises泛函估计的渐近性质．在一定条件下，得到了此类泛函估计的强逼近和U-统计量表示，并由此得出它的强相合性、渐近正态性及重对数律．
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4.
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左截断双删失数据下可加可乘风险率模型的估计
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杨琳 房厦 郭航《数理统计与管理》,2017年第2期
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在生存分析中,可加可乘风险率模型常用来研究协变量对初始事件和终止事件之间持续时间的影响效应.在本文中,我们考虑了在初始事件存在部分区间删失,同时终止事件存在左截断右删失的情形下,持续时间的可加可乘风险率模型的估计问题.我们提出了一个两阶段估计过程来估计模型的回归参数.并通过模拟分析验证了估计的大样本性质.最后利用该方法分析了恶性黑色素瘤手术治疗数据.
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5.
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应用概率统计第十九卷总目录
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《应用概率统计》,2004年第1期
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学术论文 正态分布的均值和方差分别被简单树半序和简单半序约束下的 保序最大似然估计...................................................……董普卢玉贞(l) 左截断右删失数据下分位密度估计的重对数律(英).......................……周勇李慧(7) 最优增长投资组合与等价鞍测度之间的关系.............................……魏正红张曙光(14) 椭球约束下误差方差非负二次估计的可容许性(英).……,..…、二、.董岩徐兴忠鹿长余(19) 裂区设计连续调查的条件影响及重抽样核实调整.......................……杨宝慧孙山泽(27) 非线性测量误…
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6.
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右删失左截断情形下分布函数的分位数估计 被引次数：1
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周勇《应用数学学报》,1997年第20卷第3期
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文中考虑了右删失左截断数据情形下分布函数的分位数估计，讨论了该估计的渐近性质并获得了它的强弱Ｂａｈａｄｕｒ类型的表示定理。利用此Ｂａｈａｄｕｒ表示定理很容易获得该分位数估计的渐近正态性及置信区间等结果。
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7.
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删失数据下回归函数的加权局部复合分位数回归估计
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王江峰 裘良华 张慧增《高校应用数学学报(A辑)》,2019年第1期
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在右删失数据下,研究了误差具有异方差结构的非参数回归模型,利用局部多项式方法构造了回归函数的加权局部复合分位数回归估计,并得到了该估计的渐近正态性结果,最后通过模拟,当误差为重尾分布时,该估计比局部多项式估计以及核估计表现得更好.
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8.
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左截断右删失数据下光滑分布函数估计效率
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刘玉涛 史兴杰 周勇《数学学报》,2013年第5期
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研究了左截断右删失数据下光滑分布函数估计,并获得了其渐近性质.在MSE意义下,给出了光滑分布函数估计与经验估计(即乘积限估计)的相对亏量,证明了在一定的条件下,光滑分布估计要优于经验分布估计,并通过模拟说明了光滑分布函数估计比乘积限估计更加有效.
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9.
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左删失右截断数据的分位数的固定宽度序贯置信区间估计
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周勇 吴国富《应用数学学报》,2002年第25卷第2期
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基于左截断右删失数据下的乘积限估计构造了分位数固定宽度序贯置信区间及其估计，研究了序贯置信区间估计的渐近性质。作为副产品，获得了分位数估计近邻点的Bahadur表示定理。这个表示定理是推导分位数固定宽度序贯置信区间估计渐近性质的重要基础。同时，在文中，进行了一些计算机模拟试验，证明了左截断右删失数据下分位数估计的序贯方法是效的和精确的。
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10.
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左截断数据下非参数回归模型的复合分位数回归估计
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王江峰 田晓敏 张慧增 温利民《高校应用数学学报(A辑)》,2015年第30卷第1期
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利用局部多项式方法研究了误差具有异方差结构的非参数回归模型,在左截断数据下构造了回归函数的复合分位数回归估计,并得到了该估计的渐近正态性结果,最后通过模拟,在服从一些非正态分布的误差下,得到该估计比局部线性估计更有效.
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11.
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随机删失数据下几种风险率函数估计的渐近性质 被引次数：1
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孙六全 周勇《应用数学学报》,1998年第21卷第4期
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文中对于删失数据下几种不同的风险率函数估计进行了研究。使用与以往不同的方法，在较弱的条件下，改进并扩充了现有文献的结果，获得了这几种风险率函数估计的渐近正态性，一致强弱相合收敛速度以及重对数律且进行了数值模拟。
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12.
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删失数据下变系数模型的一步估计法
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王吉祥《数学理论与应用》,2010年第2期
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用局部多项式估计法对删失数据下的系数函数光滑程度不同的变系数模型进行一步估计，达到了最优收敛速度，得出了渐近条件偏差和渐近条件方差。
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13.
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左截断右删失下核密度估计的L1距离的界
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孙六全 郑忠国《应用概率统计》,1998年第14卷第3期
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本文在左截断右删失数据下获得了概论密度的核估计的L1距离的一个上界．
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14.
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风险率函数基于右删失数据的估计
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张彩伢《浙江大学学报(理学版)》,2005年第32卷第6期
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在随机右删失数据情形下,对风险率函数给出了一种类似于完全样本下由Rosenblatt提出的估计.并在较弱的条件下,讨论了K-类密度估计的强收敛速度和渐近性;同时给出了风险率函数估计量的强收敛速度.
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15.
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左截断右删失数据下百分剩余寿命函数的非参数估计
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刘焕彬《数学杂志》,1996年第16卷第4期
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在左截断右删失数据的模型中，文章讨论３了可靠性中一类重要的α－百分剩余寿命函数的非参数估计，证明了该估计的强一致相合性并获得了该仗垢弱收敛性结果。
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16.
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一种估计Clayton模型中关联参数的方法
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张巧真 何书元《应用概率统计》,2013年第29卷第3期
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在右删失情形下,基于二元风险函数的核估计,我们对Clayton模型中的关联参数给出了一种新的估计方法.新的估计量具有相合性和渐近分布,随机模拟也显示这种估计方法是非常有效的.
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17.
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删失数据下的变系数回归模型
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罗羡华 杨振海 周勇《应用数学学报》,2006年第29卷第3期
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研究了删失数据下的变系数回归模型．通过数据变换,利用局部多项式方法,给出了系数函数的局部加权最小二乘估计．证明了该估计的渐近偏差和渐近方差,同时获得了该估计的渐近正态性．
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18.
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左截断右删失模型下乘积限估计的强大数律(Ⅱ)
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何书元《数学年刊A辑(中文版)》,1998年第4期
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对左截断右删失模型，在不要求分布函数连续的条件下，给出乘积限估计F_n是真分布的一致强相合估计的完整结果．作为推论，还给出右删失模型下的K－M估计和左截断模型下的乘积限估计的一致强相合性的完整结果．
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19.
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左删失数据下ARMA（p，q）模型的估计
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周跃进 陈桂景《纯粹数学与应用数学》,2010年第26卷第1期
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在观测数据左删失情形下由K—M估计方法得到，严平稳遍历序列{Xt}的均值和自协方差函数的估计，从而获得ARMA（p，q）模型的参数估计，且所给估计量是强相合估计．
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20.
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右删失长度偏差数据分位数差的非参数估计
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刘玉涛 潘婧 周勇《数学学报》,2020年第63卷第2期
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利用长度偏差数据所特有的辅助信息，对带右删失的长度偏差数据的分位数差提出了一种新的非参数估计.该方法提高了估计的有效性，所得的估计量形式简洁，便于计算.同时，本文用经验过程理论建立了该分位数差估计的相合性及渐近正态性，并给出方差估计的重抽样方法.本文还通过数值模拟考察了该估计量在有限样本下的表现，并将其应用到一个关于老年痴呆的实际数据中.
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