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Mixtures of regressions with changepoints

机译：回归与变更点的混合

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We introduce an extension to the mixture of linear regressions model where changepoints are present. Such a model provides greater flexibility over a standard change-point regression model if the data are believed to not only have changepoints present, but are also believed to belong to two or more unobservable categories. This, model can provide additional insight into data that are already modeled using mixtures of regressions, but where the presence of changepoints has not yet been investigated. After discussing the mixture of regressions with changepoints model, we then develop an Expectation/Conditional Maximization (ECM) algorithm for maximum likelihood estimation. Two simulation studies illustrate the performance of our ECM algorithm and we analyze a real dataset.
机译：我们引入了存在变化点的线性回归模型混合模型的扩展。如果认为数据不仅存在变化点，而且还被认为属于两个或多个不可观察类别，则这种模型比标准变化点回归模型具有更大的灵活性。此模型可以提供对使用混合回归建模的数据的更多见解，但尚未调查变化点的存在。在讨论了回归与变更点模型的混合之后，我们随后开发了期望/条件最大化（ECM）算法以进行最大似然估计。两项仿真研究说明了我们的ECM算法的性能，并分析了真实的数据集。

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