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边界约束下多项分布的极大似然估计与EM算法

专 业: 概率论与数理统计
关键词: 极大似然估计 EM算法 序约束 边界齐次性 棱向量
分类号: O21
形 态: 共 28 页 约 18,340 个字 约 .877 M内容
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内容摘要


当参数p属于某个集合CC?P,P为Rk中概率向量空间时,求p的极大似然估

计是统计学中一个非常常见的问题。

虽然文献中已有许多学者就该问题进行过讨论,但

他们主要讨论的是参数被线性约束或被对数线性约束的情况。

本文中,我们将对该问题

进行深入地研究,将给出一个基于集合C的棱向量来计算参数向量的极大似然估计的简

单EM迭代法则,在C的棱向量容易求得情况下,它比通常的求极大似然估计的算法

要简单得多。

它不但适用于C为等式约束的情况,也适用于C为不等式约束的情况.我

们主要讨论了C为边界齐次的方列联表的情况,给出了一般情况下边界齐次的方列联表

的棱向量,并证明了关于n×n边界齐次的方列联表的一个一般性结论:当n>2时,

约束条件C的棱向量的个数

最后,为了更清楚地阐述该算法,我们分三种不同情况讨论了算法的应用..……

全文目录


中文摘要
英文摘要
1.引言
2.极大似然估计与EM算法
3.边界齐次方列链表的棱向量及其相关性质
4.应用
参考文献
附录

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中图分类: > O21 > 数理科学和化学 > 概率论与数理统计

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