随机截断模型下生存函数的一个估计

本文讨论截断数据生存函数的估计问题。由于在寿命试验中截断分布Ｇ（ｙ）往往是人们５自己设计的，从类似Ｂｕｃｋｌｅｙ和Ｊａｍｅｓ处理期望的思想出发，文中给出了一个新的估计，并计算了它的期望和方差。     

定数截断寿命试验中污染指数分布数据的统计分析

截断数据是生存分析的重要研究内容,而关于污染数据的分析在近几年也越来越受到人们的重视,本文考虑了是二者的混合情形,对定数截断下的污染指数分布模型的有关性质进行讨论,并据此对定数截断指分布模型下的有关数据处理方法作出修正,以求得到更加精确的统计分析结果。     

生存分析的两个问题

近年来,人们对生存分析发生了兴趣。本文综述了其中的两个问题:截断数据的经验分布函数以及截断数据的线性回归分析。     

生存分析中乘积限估计的大样本性质

生存分析中，人们关心的问题之一是利用不完全的寿命调查数据估计生物折寿命分布。在实际问题中，比较常见的不完全数据包括右删失数据，左截断数据和左截断右删失数据。利用这三种数据估计寿命分布时，常用的统计量是乘积限估计。于是，乘积限估计的大样本性质的研究一直受到关注。本文就这方面的研究近况做一比较系统的论述。     

一个自由度的方差分析

本文讨论的一个自由度的方差分析是有别于一般方差分析的一种新颖的方法。这种方法对实验数据进行深刻的剖析，在全面质量管理中，特别适用于单件、小批量产品的质量分析．在实验数据较少的情况下，应用一般方差分析有困难的场合，使用这种方法能够得到正确的结果．它是一种有效的、重要的方法．本文讨论的原理也是许多实验设计的理论基础．值得研究和推广应用．     

关于区间数据的分布函数估计问题

随机变量的区间观察值是指在随机试验中，我们只知道随机变量X是否落入某个可以观察的区间(TL，TR](该区间可以是来自某个已知或未知的二维分布)，但不知道随机变量X的具体观察值．这类问题不同于以往讨论过的左截断，右截断或双侧截断问题．本文将所见到的一些有关分布函数方面的研究成果作了一个简要介绍，同时也给出了作者的最新研究结果．     

左截断右删失模型下乘积限估计的强大数律(Ⅱ)

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．     

竞争风险场合一些非参数估计的大样本结果

本文讨论了在竞争风险场合生存曲线的ＰＬ型估计及其相合性和弱收敛性．此外,针对总体中的“豁免”部分,文中提出了一种简单易行的估计,并证明这种估计是相合的且有渐近正态性．     

关于无失效数据的分析

本文讨论无失效数据问题，从截断数据模型出发，改进了ＣＬＡＳＳ－Ｋ方法，得到了参数的矩估计，文章还给出了随横模拟的报告。     

关于寿命试验

本文讨论了关于寿命试验的一些问题,全文共分四个部分．第一部分分析了截断情况下寿命估计的困难;第二部分考虑对定时寿命试验方法进行修改,以获取分布尾部的信息;第三部分研究在随机截断下基于Ｋａｐｌａｎ－Ｍｅｉｅｒ估计的非参数寿命均值估计;第四部分讨论了第二类截断下定数ｒ的选择问题．