混合双重广义线性模型的参数估计

袁巧莉; 吴刘仓; 戴琳

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混合双重广义线性模型的参数估计

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在实际应用中,不同类别的数据统计特性存在差异,所以对异质总体的研究非常有必要.基于总体一,二阶矩存在,利用双重广义线性模型对异质总体的不同子类数据的均值和散度同时建模,研究提出了混合双重广义线性模型.然后,利用EM算法构造了模型参数的最大扩展拟似然估计和最大伪似然估计.最后,通过随机模拟和实例研究,结果表明模型和方法的有效性和有用性.

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来源
《高校应用数学学报：A辑》 |2017年第3期|267-276|共10页
作者
袁巧莉; 吴刘仓; 戴琳;
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作者单位

昆明理工大学理学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类一般数理统计;
关键词
混合双重广义线性模型; 最大扩展拟似然估计; 最大伪似然估计; EM算法;

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