混合分布递归估计的相合性
统计理论
2009-08-25 v1 统计理论
摘要
混合模型近来受到广泛关注，Newton [Sankhyā Ser. A 64 (2002) 306--322] 提出了一种用于估计混合分布的快速递归算法。我们在弱拓扑下证明了该递归估计在混合密度族满足温和条件时的几乎必然相合性。该递归估计依赖于数据排序，我们提出了一种置换不变的修正，即对数据序列的所有置换上的原始估计取平均。利用 Rao-Blackwell 论证证明了该替代估计的依概率相合性。我们进行了若干模拟，比较了递归估计、置换不变替代估计的蒙特卡洛近似、非参数最大似然估计以及非参数贝叶斯估计的有限样本表现。
引用
@article{arxiv.0908.3418,
title = {Consistency of a recursive estimate of mixing distributions},
author = {Surya T. Tokdar and Ryan Martin and Jayanta K. Ghosh},
journal= {arXiv preprint arXiv:0908.3418},
year = {2009}
}
备注
Published in at http://dx.doi.org/10.1214/08-AOS639 the Annals of Statistics (http://www.imstat.org/aos/) by the Institute of Mathematical Statistics (http://www.imstat.org)