混合再生散度模型的参数估计

发布时间：2018-03-02 16:05

  本文选题：混合再生散度模型　切入点：EM算法　出处：《统计与信息论坛》2017年08期 　论文类型：期刊论文

【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。
[Abstract]:With the development of social information data types are more and more diversified, in the analysis of the actual data with respect to the homogeneous population, overall heterogeneity is more universal, so mixed regression model is one of the most important tools for statistical analysis of data. The reproductive dispersion model is a number of family distribution ratio refers to the broader, more applicable. Based on the proposed hybrid reproductive dispersion model, modeling the range of parameters, the maximum likelihood and the EM algorithm of the parameter estimation of the model. At the same time, through random simulation and case study show that the model and method is effective and useful.

【作者单位】： 昆明理工大学理学院;
【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
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本文编号：1557208