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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
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研究主题发展历程
节点文献
EM算法
假设检验
最大概率
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)
月刊
1674-7216
11-5836/O1
北京东黄城根北街16号
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:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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