【摘 要】
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给出了EM算法在统计中一个新的应用领域——假设检验.EM算法通常是用来求解模型参数极大似然估计的一种有效的迭代算法.这种算法利用数据扩张,将比较复杂的似然函数的最优化
【机 构】
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北京大学概率统计系; 北京大学概率统计系 北京大学数学与应用数学国家重点实验室; 北京100871; 北京大学数学与应用数学国家重点实验室; 北京100871;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(批准号:10071004)
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给出了EM算法在统计中一个新的应用领域——假设检验.EM算法通常是用来求解模型参数极大似然估计的一种有效的迭代算法.这种算法利用数据扩张,将比较复杂的似然函数的最优化问题化成一系列比较简单的函数的优化问题.而对于一个模型来说,假设检验往往比极大似然估计更为复杂.所以有必要找到简单的方法解决假设检验中的较为复杂的优化问题.所给出的方法不是建立在大样本理论基础上,因此特别适合于中小样本情形.
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