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EM算法在假设检验中的应用
EM算法在假设检验中的应用
作者:
房祥忠
陈家鼎
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
EM算法
假设检验
最大概率
小样本
摘要:
给出了EM算法在统计中一个新的应用领域--假设检验.EM算法通常是用来求解模型参数极大似然估计的一种有效的迭代算法.这种算法利用数据扩张,将比较复杂的似然函数的最优化问题化成一系列比较简单的函数的优化问题.而对于一个模型来说,假设检验往往比极大似然估计更为复杂.所以有必要找到简单的方法解决假设检验中的较为复杂的优化问题.所给出的方法不是建立在大样本理论基础上,因此特别适合于中小样本情形.
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文献信息
篇名
EM算法在假设检验中的应用
来源期刊
中国科学A辑
学科
数学
关键词
EM算法
假设检验
最大概率
小样本
年,卷(期)
2003,(2)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
180-184
页数
5页
分类号
O1
字数
3981字
语种
中文
DOI
10.3321/j.issn:1006-9232.2003.02.009
五维指标
传播情况
被引次数趋势
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
EM算法
假设检验
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小样本
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中国科学(数学)
主办单位:
中国科学院
出版周期:
月刊
ISSN:
1674-7216
CN:
11-5836/O1
开本:
出版地:
北京东黄城根北街16号
邮发代号:
创刊时间:
语种:
chi
出版文献量(篇)
2806
总下载数(次)
4
总被引数(次)
12059
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:
the National Natural Science Foundation of China
官方网址:
http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:
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学科类型:
数理科学
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