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含缺失数据线性模型的线性不等式约束EM算法
含缺失数据线性模型的线性不等式约束EM算法
作者:
史宁中
郑术蓉
郭建华
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
线性模型
极大似然估计
缺失数据
摘要:
研究含有缺失数据的线性模型的回归参数在一般线性不等式A0β≥a约束下的极大似然估计问题;提出了一般线性不等式约束下的EM算法并且证明了此算法的收敛性.
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(/次)
(/年)
文献信息
篇名
含缺失数据线性模型的线性不等式约束EM算法
来源期刊
中国科学A辑
学科
数学
关键词
EM算法
线性模型
极大似然估计
缺失数据
年,卷(期)
2005,(2)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
231-240
页数
10页
分类号
O1
字数
5403字
语种
中文
DOI
10.3321/j.issn:1006-9232.2005.02.010
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
史宁中
东北师范大学数学与统计学院
140
1929
21.0
42.0
2
郭建华
东北师范大学数学与统计学院
4
30
2.0
4.0
3
郑术蓉
吉林大学数学研究所
1
22
1.0
1.0
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1995(1)
参考文献(1)
二级参考文献(0)
2005(1)
参考文献(1)
二级参考文献(0)
2005(2)
参考文献(1)
二级参考文献(0)
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2020(2)
引证文献(0)
二级引证文献(2)
研究主题发展历程
节点文献
EM算法
线性模型
极大似然估计
缺失数据
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:
青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:
数理科学
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