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सेंसरिंग की प्रक्रिया डेटा w / केवल आंशिक जानकारी देती है। अस्तित्व विश्लेषण में सेंसरिंग का सबसे आम उदाहरण * सही सेंसरिंग * है, जहां घटना होने तक का समय केवल कुछ अवधि से अधिक समय तक जाना जाता है क्योंकि अध्ययन समाप्त होने पर घटना नहीं हुई थी।

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घातीय वितरण के एमएल अनुमान (सेंसर डेटा के साथ)
उत्तरजीविता विश्लेषण में, आप एक आरवी के अस्तित्व के समय को तेजी से वितरित करने के लिए । अब ध्यान में रखते हुए कि मेरे पास rv के "परिणाम" हैं । इन परिणामों के केवल कुछ अनुपात वास्तव में "पूरी तरह से महसूस किए गए" हैं, अर्थात शेष अवलोकन अभी …

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अगर
: निम्नलिखित की स्थापना मान लें Let । इसके अलावा । इसके अलावा अर्थात संबंधित समर्थन की सीमाओं का एक उत्तल संयोजन है। सभी के लिए आम बात है ।Zi=min{ki,Xi},i=1,...,nZi=min{ki,Xi},i=1,...,nZ_i = \min\{k_i, X_i\}, i=1,...,nXi∼U[ai,bi],ai,bi>0Xi∼U[ai,bi],ai,bi>0X_i \sim U[a_i, b_i], \; a_i, b_i >0ki=cai+(1−c)bi,0<c<1ki=cai+(1−c)bi,0<c<1k_i = ca_i + (1-c)b_i,\;\; 0 k_i) = 1- \Pr(X_i …
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