
В данной статье мы исследуем простую оценку интегрального типа функции распределения слу- чайно цензурированных при фиксированных ковариатах наблюдений, где зависимость между про- жительностью жизни и цензурирующей случайной величиной выражается через архимедовы копулы. Для оценки мы доказываем асимптотическое представление с вероятностью единица, которое обеспечивает ключевой подход для получения результата слабой сходимости
In this article we study simple integral-type estimator of distribution function under random right censored observations at fixed covariate values, where the dependence between a life time and a censoring variable may expressed by a given Archimedean copula. We prove an almost sure asymptotic representation which provides a key tool for obtaining weak convergence result for estimator
copulas, слабая сходимость, fixed design, асимптотическое представление, right censoring, цензурирование справа, копулы, asymptotic representation, weak convergence, гауссовский процесс, Gaussian process, фиксированный план
copulas, слабая сходимость, fixed design, асимптотическое представление, right censoring, цензурирование справа, копулы, asymptotic representation, weak convergence, гауссовский процесс, Gaussian process, фиксированный план
| selected citations These citations are derived from selected sources. This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | 3 | |
| popularity This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network. | Average | |
| influence This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | Average | |
| impulse This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network. | Average |
