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混合再生散度模型的参数估计
1
作者
吴刘仓
孔祥超
戴琳
《统计与信息论坛》
CSSCI
北大核心
2017年第8期3-8,共6页
随着社会信息化的发展数据的种类越来越多样化,在实际的数据分析中相对于同质总体,异质总体更具有普遍性,所以混合回归模型是最重要的统计数据分析工具之一。再生散度模型是一种比指数族分布更加广泛的分布,适用性更强。基于此,提出混...
随着社会信息化的发展数据的种类越来越多样化,在实际的数据分析中相对于同质总体,异质总体更具有普遍性,所以混合回归模型是最重要的统计数据分析工具之一。再生散度模型是一种比指数族分布更加广泛的分布,适用性更强。基于此,提出混合再生散度模型,对方位参数进行建模,并通过EM算法研究该模型参数的极大似然估计。同时,通过随机模拟和实例研究说明该模型和方法是有效和有用的。
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关键词
混合再生散度模型
EM算法
方位参数
极大似然估计
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题名
混合再生散度模型的参数估计
1
作者
吴刘仓
孔祥超
戴琳
机构
昆明理工大学理学院
出处
《统计与信息论坛》
CSSCI
北大核心
2017年第8期3-8,共6页
基金
国家自然科学基金项目<复杂数据下联合均值与方差模型的统计推断>(11261025)
国家自然科学基金项目<复杂空间点过程数据的统计推断>(11126309)
文摘
随着社会信息化的发展数据的种类越来越多样化,在实际的数据分析中相对于同质总体,异质总体更具有普遍性,所以混合回归模型是最重要的统计数据分析工具之一。再生散度模型是一种比指数族分布更加广泛的分布,适用性更强。基于此,提出混合再生散度模型,对方位参数进行建模,并通过EM算法研究该模型参数的极大似然估计。同时,通过随机模拟和实例研究说明该模型和方法是有效和有用的。
关键词
混合再生散度模型
EM算法
方位参数
极大似然估计
Keywords
mixture of reproductive dispersion model
EM algorithm
position parameters
maximum likelihood estimation
分类号
F224.0 [经济管理—国民经济]
O212.1 [理学—概率论与数理统计]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
混合再生散度模型的参数估计
吴刘仓
孔祥超
戴琳
《统计与信息论坛》
CSSCI
北大核心
2017
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