PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
2007 | nr 740 | 131--145
Tytuł artykułu

Zastosowanie algorytmu EM do estymacji parametrów rozkładu na podstawie danych pogrupowanych

Autorzy
Warianty tytułu
The Application of the EM Algorithm to Estimation of Parameters of Distribution in Case Data are Grouped
Języki publikacji
PL
Abstrakty
Podjęto problem maksymalizacji wiarygodnościowej funkcji oceny, kiedy w zbiorze danych występują zmienne, a ich wartości z jakichś powodów nie zostały zaobserwowane. Opisano algorytm EM oraz przykład jego zastosowania.
EN
In this article, the Expectation-Maximization (EM) algorithm and its application are presented. The EM algorithm is a powerful iterative technique for finding maximum likelihood estimates, which is useful in a wide variety of situations best described as "incomplete data problems", where algorithms such as the Newton-Raphson method may turn out to be more complicated. The popularity of the EM algorithm arises from its simplicity in implementation, stability in convergence, and applicability in practice. In the article, the E-step and M-step of the EM algorithm are illustrated with an application. The application is related to estimating parameters of distribution in case data are grouped and possibly truncated. The author presents the results of a simulation experiment in which the sizes of the Pearson chi-square goodness of fit test are obtained in two cases: when the unknown parameters are estimated from grouped data by means of the EM algorithm (correct procedure) and when original, ungrouped data are used (a wrong but frequently used procedure). (original abstract)
Rocznik
Numer
Strony
131--145
Opis fizyczny
Twórcy
autor
Bibliografia
  • Chernoff H., Lehmann E. L., [1954], The Use of Maximum Likelihood Estimates in x2 Tests for Goodness of Fit, "Annals of Mathematical Statistics", vol. 25.
  • Dempster A.P., Laird N.M, Rubin D.B. [1977], Maximum Likelihood from Incomplete Data via the EM Algorithm (with Discussion), „Journal of the Royal Statistical Society B" vol. 39.
  • Magiera R. [200], Modele i metody statystyki matematycznej, wyd. l, GiS, Wrocław.
  • McLachlan G. J., Krishnan T. [1997], The EM Algorithm and Extensions, John Wiley and Sons, New York.
  • Press W.H., Teukolsky S.A., Vetterling W.T., FJannery B.R [1995], Numerical Recipes in C. The Art of Scientific Computing, Cambridge University Press, New York.
  • Wu C.F.J. [I983] On the Convergence Properties of the EM Algorithm, „Annals of Statistics", vol. 11.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000139464961

Zgłoszenie zostało wysłane

Zgłoszenie zostało wysłane

Musisz być zalogowany aby pisać komentarze.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.