One source of data for the induction distribution of AIDS arises from persons infected by the AIDS virus from contaminated blood transfusions. Analyses of these data are complicated because the number of individuals infected by transfusion is unknown; information is available only for those who are infected and develop AIDS within a certain chronologic time interval. This kind of biased sampling is called truncation. Truncation can be a problem in many areas like economics, astronomy and medical research.
One of statistical problems is making inferences about a location-shift parameter under two sample location-shift model. Unfortunately, there is no suggested estimator of location-shift parameter under random truncation. We can simply consider the difference of each medians as an estimator and develop nonparametric methods for estimating the location-shift parameter. This estimator is based on the quantile function( Park & Park 1993). Consistency and weak convergence of the proposed estimator is proved and a simulation study comparing simple difference of medians and the proposed estimator is presented. Finally, an application of the suggested estimator is presented for transfusion-related AIDS (TR-AIDS) data on the incubation time.
계량경제학, 천문학, 임상실험등의 자료들에서 흔히 절단에 의한 편의된 표본들이 추출된다. 이렇게 편의된 표본들은 전체 모집단에 대해 편의된 추론을 하게 만들어서 문제가 생길 수 있다. 여기서는 이렇게 절단된 자료들을 비모수적이 방법을 적용하여 분석하고 있다. 특히 표본이 두 개의 독립된 모집단으로 부터 추출된 경우의 이동모수(위치모수의 차이)의 추정량을 제안한다. 단순하게 생각할 수 있는 추정량으로서 중간치의 차이를 생각해 볼 수 있다. 이러한 콴타일의 차이에 기반을 두고 이들의 평균을 취한것이 생각되어진다. 제안된 추정량의 성질을 증명하고 시뮬레이션을 통해 중간치의 차이와의 비교가 이루어진다. 마지막으로는 실제 수혈을 통해 감염된 에이즈 환자의 잠복기간에 있어서 어른과 아이의 두 모집단에 대한 이동모수의 추정에 적용하여 본다.
