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缺失数据下含几何分布的对数线性模型的EM算法(英文)
  • ISSN号：1001-9847
  • 期刊名称：《应用数学》
  • 时间：0
  • 分类：O211.67[理学—概率论与数理统计;理学—数学]
  • 作者机构：河南师范大学数学与信息科学学院, 华中科技大学数学与统计学院
  • 相关基金：Supported by the National Science Foundation of China(10671057)
作者： 王继霞, 刘次华
关键词： 条件期望, 极大似然估计, EM算法, Metropolis-Hastings算法, Newton-Raphson迭代
中文摘要：

本文研究缺失数据下对数线性模型参数的极大似然估计问题.通过Monte-Carlo EM算法去拟合所提出的模型.其中,在期望步中利用Metropolis-Hastings算法产生一个缺失数据的样本,在最大化步中利用Newton-Raphson迭代使似然函数最大化.最后,利用观测数据的Fisher信息得到参数极大似然估计的渐近方差和标准误差.

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期刊信息
  • 《应用数学》
  • 北大核心期刊（2011版）
  • 主管单位:国家教育部
  • 主办单位:华中科技大学
  • 主编：李大潜
  • 地址：武汉珞喻路1037号华中科技大学逸夫科技大楼南楼902室
  • 邮编：430074
  • 邮箱：yysx_hust@163.com
  • 电话：027-87543831
  • 国际标准刊号：ISSN：1001-9847
  • 国内统一刊号：ISSN：42-1184/O1
  • 邮发代号:38-61
  • 获奖情况:
  • 中国科学引文数据库来源期刊,中国学术期刊综合评价数据库来源期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国数学评论（网络版）,德国数学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）,中国北大核心期刊（2000版）
  • 被引量:4139