论文摘要
EM算法主要被用来处理由于数据缺损等原因导致的不完备数据情形下的参数估计问题.本文在简单介绍EM算法的基础上,又针对EM算法的E步中积分无法计算甚至表达式难以给出的情况,讨论了Monte Carlo EM（MCEM）算法,MCEM算法利用Monte Carlo模拟有效估计出E步中的积分,显著提高了实用性.最后研究了MCEM算法在Logit-Normal模型中的应用,根据Metropolis-Hastings （MH）抽样近似得到积分并通过迭代估计出参数值.
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 刘天,裴永珍,李长国
关键词: 算法,参数估计,模型,抽样
来源: 生物数学学报 2019年02期
年度: 2019
分类: 基础科学
专业: 数学
单位: 天津工业大学计算机科学与技术学院,天津工业大学数学科学学院,军事交通学院基础部
基金: 国家自然科学基金项目(11471243)资助
分类号: O212.2
页码: 195-198
总页数: 4
文件大小: 209K
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