指数几何混合模型参数的嵌套EM算法

摘要：

Abstract:本文介绍了由指数分布和一个截尾分布混合得到的指数几何混合分布模型,简记为EG模型.它的概率密度函数为f(x;β,p)=β(1-p)e-2β2(2-pe-βx)(1-pe-βx)-2,通过直接积分得到该分布的矩为E(xr;β,p)=p-1(1-p)r! β-r”p-1L(p,r)-1”.首先说明了用EM算法在M步中不能求得参数β和p的极大似然估计的显式解,需要用数值解法,然后通过嵌套一个EM算法在另一个EM算法中,外层EM算法是基于混合模型的缺失数据讨论,内层EM算法是针对截尾观测数据的,得到了参数的极大似然估计量.

关键词：EM算法、指数分布、截尾几何分布、Newton-Raphson算法、极大似然估计

所属期刊栏目：31

分类号：O212.7(概率论与数理统计)

资助基金：Supported by the Foundation and Frontier Technology Research Projects of Henan Province122300410396 and the Soft Science Project of Henan ProvinceNo.122400450180.河南省基础与前沿技术研究计划项目No.122300410396;河南省软科学项目No.122400450180

在线出版日期：2014-09-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：106-109