计算似乎不相关回归模型似然方程的全部根
统计理论
2007-06-13 v1 统计理论
摘要
似乎不相关回归是基于高斯分布的统计回归模型。它们在计量经济学中很流行，但也出现在多元依赖关系的图模型中。在极大似然估计中，通过最大化似然函数来估计模型参数，该函数将参数映射到观测到给定数据的似然。通过将这一优化问题转化为多项式优化问题，最近的研究表明，一个简单的双变量似乎不相关回归模型的似然函数可能有多个驻点。因此局部极大值可能会使极大似然估计复杂化。在本文中，我们研究几个更复杂的似乎不相关回归模型，并展示如何利用代数几何计算似然函数的所有驻点。
引用
@article{arxiv.math/0508437,
title = {Computing all roots of the likelihood equations of seemingly unrelated regressions},
author = {Mathias Drton},
journal= {arXiv preprint arXiv:math/0508437},
year = {2007}
}
备注
To appear in the Journal of Symbolic Computation, special issue on Computational Algebraic Statistics. 11 pages