Наргиза Сайдиллаевна Нурмухамедова,
100174, Ташкент, ул. Университетская, д. 4.
Nargiza S. Nurmukhamedova,
4, Universitetskaya ul., Tashkent, 100174.
Информация Фишера — фундаментальное понятие в теории статистики — играет важную роль в оценке параметров статистических моделей. Она представляет собой меру информативности наблюдаемых данных относительно неизвестных параметров модели. В условиях случайного цензурирования, когда часть наблюдений может быть неполной или подвергаться цензурированию, вычисление информации Фишера представляет собой сложную задачу, которая привлекает значительное внимание исследователей. В данной работе вычислена и исследована информация Фишера в модели конкурирующих рисков при неоднородном цензурировании случайным интервалом. Полученные результаты показывают, что при выполнении определенных условий информация Фишера сохраняет свои свойства даже в условиях неполных наблюдений, что имеет важное значение для повышения точности оценки параметров статистических моделей.
Fisher information is a fundamental concept in the theory of statistical inference and plays a crucial role in the estimation of parameters in statistical models. It represents a measure of the informativeness of observed data with respect to the unknown parameters of the model. In situations involving random censoring, where some observations may be incomplete or censored, calculating Fisher information becomes a complex task that has garnered significant attention from researchers. In this paper, we compute and investigate the Fisher information in a competing risks model under inhomogeneous random interval censoring. The results obtained indicate that under certain conditions, Fisher information retains its properties even in the presence of incomplete observations, which is crucial for improving the accuracy of parameter estimation in statistical models.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.