우측중도절단 자료에 의한 처리효과의 추정 = Estimation of Treatment Effect for the Right Censored Data

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The estimation procedures of the treatment effect based on right censored data proposed up to now has some weaknesses such as difficulty in computation to obtain or the biasedness of the estimate itself in the optimality aspect. In this research, we consider to propose a nonparametric estimate of the treatment effect for the right censored data based on the least square method and the convolution of distribution functions. After re-expressing this estimate as the stochastic integral using the counting process and we derive the asymptotic normality. The result may be used for the statistical inferences for the treatment effect with estimation of the limiting variance. Then we illustrate our estimate with an example with obtaining estimate of limiting variance and discuss some interesting aspects as concluding remarks.

국문 초록 (Abstract)

우측중도절단 자료의 처리효과에 대한 추정절차는 많은 통계학자들에 의하여 연구 제시되었지만 중도절단 자료의 특성으로 인하여 계산의 복잡성 또는 편의성과 같은 최적성의 결여와 같은 문제점을 내포하고 있다. 이번에 제시될 연구결과는 최소제곱 추정방법과 합성곱을 이용하여 우측중도절단 자료에 의한 처리효과에 대한 비모수적 추정치를 구하는 연구로서 추정치를 구하는 계산과정이 단순하다는 점이 특징이다. 제시된 추정치를 counting process에 의한 stochastic integral로 표현하여 정규근사식을 도출하였다. 정규근사식은 극한분산에 대한 추정치를 구하여 처리효과에 대한 통계적 추론 절차에 이용될 수 있다. 구체적인 자료를 이용하여 제시된 추정절차를 예시하였으며 극한분산을 추정하는 방법을 제시하였다. 마지막으로 제시된 추정량에 대한 몇 가지 흥미로운 점을 결론으로 서술하였다.

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