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《统计与信息论坛》 2017年08期
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混合再生散度模型的参数估计

吴刘仓  孔祥超  戴琳  
【摘要】: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。
【作者单位】昆明理工大学理学院;
【关键词】混合再生散度模型 EM算法 方位参数 极大似然估计
【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)
【分类号】:O212.1
【正文快照】:
一、引言相比于同质总体的一般回归分析模型,在异质总体中混合回归模型是最重要的统计数据分析工具之一,其主要研究含有两个及两个以上子聚类的混合数据,在生物学、医学、经济学、环境科学、抽样调查及工程技术等领域具有广泛的应用。自Goldfeld和Quandt[1]首次介绍了混合回归

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