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Maximum likelihood inference for mixtures of skew Student-t-normal distributions through practical EM-type algorithms

机译：通过实际的EM类型算法对偏斜学生t正态分布的混合进行最大似然推断

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摘要

This paper deals with the problem of maximum likelihood estimation for a mixture of skew Student-t-normal distributions, which is a novel model-based tool for clustering heterogeneous (multiple groups) data in the presence of skewed and heavy-tailed outcomes. We present two analytically simple EM-type algorithms for iteratively computing the maximum likelihood estimates. The observed information matrix is derived for obtaining the asymptotic standard errors of parameter estimates. A small simulation study is conducted to demonstrate the superiority of the skew Student-t-normal distribution compared to the skew t distribution. The proposed methodology is particularly useful for analyzing multimodal asymmetric data as produced by major biotechnological platforms like flow cytometry. We provide such an application with the help of an illustrative example.
机译：本文讨论了偏斜学生t正态分布的最大似然估计问题，这是一种新颖的基于模型的工具，用于在存在偏斜和重尾结果的情况下聚类异构（多个组）数据。我们提出了两种分析简单的EM类型算法，用于迭代计算最大似然估计。导出观测信息矩阵以获得参数估计的渐近标准误差。进行了一次小型模拟研究，以证明与时滞t分布相比，时滞Student-t正态分布更为优越。所提出的方法对于分析由主要生物技术平台（例如流式细胞仪）产生的多峰不对称数据特别有用。我们将借助一个示例性例子来提供这样的应用程序。

著录项

  • 来源
    《Statistics and computing》 |2012年第1期|p.287-299|共13页
  • 作者

    Hsiu J. Ho; Saumyadipta Pyne; Tsung I. Lin;

  • 作者单位

    Department of Statistics, Tunghai University, Taichung 407, Taiwan;

    Department of Medical Oncology, Dana-Farber Cancer Institute, Harvard Medical School, Boston, MA 02115, USA;

    Department of Applied Mathematics and Institute of Statistics, National Chung Hsing University, Taichung 404, Taiwan Department of Public Health, China Medical University, Taichung 404, Taiwan;

  • 收录信息
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

    ECM algorithm; ECME algorithm; flow cytometry; outliers; ST mixtures; STN mixtures;

    机译：ECM算法;ECME算法;流式细胞仪离群值ST混合物;STN混合物;

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