双性状群体检测模型下多项分布参数估计的高效方法
统计方法学
2019-05-21 v2
摘要
利用合并采样估计单个伯努利参数是群体检测文献中最古老的问题之一。为此，已提出一系列高效估计量，涵盖应用中经常遇到的广泛情形。近来，使用群体检测借助多项分布模型同时估计两个相关性状的联合概率日益受到关注。遗憾的是，针对此类情形，最大似然估计量(MLE)等基本估计结果在文献中尚未得到充分探讨。本文中，我们证明该问题的最大似然估计等价于在受限参数空间上最大化多项分布似然。给出了一种使用EM算法的求解方法，其保证收敛至全局极大值点，即使在参数空间边界上亦如此。另给出两个闭式估计量，旨在最小化偏差和/或均方误差。通过考虑将所提方法应用于联合估计两种马铃薯Y病毒株系经桃蚜(Myzus persicae)的传播流行率，对方法进行了说明。
引用
@article{arxiv.1805.01575,
title = {Efficient methods for the estimation of the multinomial parameter for the two-trait group testing model},
author = {Gregory Haber and Yaakov Malinovsky},
journal= {arXiv preprint arXiv:1805.01575},
year = {2019}
}
备注
Submitted for publication