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Robust mixture modeling using multivariate skew t distributions

机译：使用多元偏斜分布进行稳健的混合物建模

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This paper presents a robust mixture modeling framework using the multivariate skew t distributions, an extension of the multivariate Student's t family with additional shape parameters to regulate skewness. The proposed model results in a very complicated likelihood. Two variants of Monte Carlo EM algorithms are developed to carry out maximum likelihood estimation of mixture parameters. In addition, we offer a general information-based method for obtaining the asymptotic covariance matrix of maximum likelihood estimates. Some practical issues including the selection of starting values as well as the stopping criterion are also discussed. The proposed methodology is applied to a subset of the Australian Institute of Sport data for illustration.
机译：本文提出了一个使用多元偏态t分布的健壮的混合建模框架，该框架是多元学生t系列的扩展，具有其他形状参数来调节偏度。所提出的模型导致非常复杂的可能性。开发了蒙特卡洛EM算法的两个变体来执行混合参数的最大似然估计。此外，我们提供了一种基于信息的通用方法来获取最大似然估计的渐近协方差矩阵。还讨论了一些实际问题，包括起始值的选择以及停止标准。拟议的方法应用于澳大利亚体育学院数据的子集，以进行说明。

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