生存数据下广义偏倚样本的分位数差异非参数估计方法研究

在经济学、流行病学和医学研究中，广义偏倚样本(General Biased Samples)常导致传统分位数差异(Quantile Difference)估计方法失效。来自未知机构的研究人员针对生存数据(Survival Data)开发了非平滑估计量(Non-smoothed Estimator)和更高效的平滑估计量(Smoothed Estimator)，并推导了其渐近性质。该研究通过模拟实验和真实数据分析，为处理右删失数据提供了新的方法论支持。

　　

分位数差异(Quantile Difference)作为刻画结果变量随机波动的核心指标，在生存分析(Survival Analysis)领域具有重要意义。针对经济学、流行病学等领域常见的广义偏倚样本(General Biased Samples)问题，研究者创新性地提出了两种估计方法：直接基于经验分布函数的非平滑估计量，以及通过核平滑技术(Kernel Smoothing)提升效率的平滑估计量。研究严格推导了估计量的渐近正态性(Asymptotic Normality)等理论性质，并通过蒙特卡洛模拟(Monte Carlo Simulation)验证了方法在有限样本下的表现。实际应用部分展示了该方法在医学随访数据(Follow-up Data)和经济学面板数据(Panel Data)中的实践价值，特别是针对存在右删失(Right-censoring)情形的生存时间数据分析提供了有效工具。