缺失数据下含几何分布的对数线性模型的EM算法

• 作者: 刘次华 王继霞
• 来源期刊: 应用数学
• 学科: 数学
• 关键词: 条件期望 极大似然估计 EM算法 Metropolis-Hastings算法 Newton-Raphson迭代
• 年，卷（期）: 2009,（2）
• 页码范围: 297-302
• 页数: 6页
• 分类号: O212.7
• 字数: 1497字
• 语种: 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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘次华	华中科技大学数学与统计学院	70	407	13.0	16.0
2	王继霞	河南师范大学数学与信息科学学院	25	44	3.0	5.0