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Semiparametric varying-coefficient model with right-censored and length-biased data 期刊论文
JOURNAL OF MULTIVARIATE ANALYSIS, 2016, 卷号: 152, 页码: 119-144
作者:  Lin, Cunjie;  Zhou, Yong
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Length-biased data  Local linear regression  Right-censored  Semiparametric varying-coefficient model  
Composite partial likelihood estimation for length-biased and right-censored data with competing risks 期刊论文
JOURNAL OF MULTIVARIATE ANALYSIS, 2016, 卷号: 149, 页码: 160-176
作者:  Zhang, Feipeng;  Peng, Heng;  Zhou, Yong
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Competing risks  Cumulative incidence function  Composite partial likelihood  Length-biased and right censored data  Resampling  
Semiparametric linear transformation model with differential measurement error and validation sampling 期刊论文
JOURNAL OF MULTIVARIATE ANALYSIS, 2015, 卷号: 141, 页码: 67-80
作者:  Wang, Xuan;  Wang, Qihua
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Right-censored data  Transformation model  Estimating equation  
Estimation and confidence bands of a conditional survival function with censoring indicators missing at random 期刊论文
JOURNAL OF MULTIVARIATE ANALYSIS, 2008, 卷号: 99, 期号: 5, 页码: 928-948
作者:  Wang, Qihua;  Shen, Junshan
收藏  |  浏览/下载：123/0  |  提交时间：2018/07/30
kernel regression  confidence bands  empirical likelihood  missing at random  random censorship  
Empirical likelihood semiparametric regression analysis under random censorship 期刊论文
JOURNAL OF MULTIVARIATE ANALYSIS, 2002, 卷号: 83, 期号: 2, 页码: 469-486
作者:  Wang, QH;  Li, G
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empirical likelihood  partly linear model  product-limit estimator  random censorship  
Estimation of linear error-in-covariables models with validation data under random censorship 期刊论文
JOURNAL OF MULTIVARIATE ANALYSIS, 2000, 卷号: 74, 期号: 2, 页码: 245-266
作者:  Wang, QH
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linear model  validation data  random censoring  asymptotic normality  
A strong representation of the product-limit estimator for left truncated and right censored data 期刊论文
JOURNAL OF MULTIVARIATE ANALYSIS, 1999, 卷号: 69, 期号: 2, 页码: 261-280
作者:  Zhou, Y;  Yip, PSF
收藏  |  浏览/下载：99/0  |  提交时间：2018/07/30
truncated data  censored data  product-limit estimator  almost sure representation