一种混合正态分布的新估计法:TU算法

发布时间：2018-07-02 07:34

本文选题：混合正态分布 + EM算法　；参考：《统计与信息论坛》2017年09期

【摘要】：针对EM算法在估计混合正态分布参数时使用不完全信息的总样本所得到的参数估计误差较大的问题,提出一种新的估计方法——TU截断改进算法。该算法根据正态分布的特点,运用部分拥有完全信息的样本将混合正态分布中的分布参数逐一估计出来。这一算法一方面克服了EM算法运用于混合分布的缺陷,另一方面改进了使用截尾数据的参数估计。仿真结果表明,TU算法比EM算法估计更精确。
[Abstract]:In order to solve the problem that the estimation error of the total sample of incomplete information used in the estimation of mixed normal distribution parameters by EM algorithm is large, a new estimation method, TU truncation improved algorithm, is proposed. According to the characteristics of normal distribution, the distribution parameters of mixed normal distribution are estimated one by using partial samples with complete information. On the one hand, this algorithm overcomes the shortcoming of EM algorithm used in mixed distribution, on the other hand, it improves the parameter estimation using truncated data. The simulation results show that the TU algorithm is more accurate than the EM algorithm.
【作者单位】：西南财经大学统计学院;
【分类号】：O211.3

【相似文献】