弯曲指数族中的迭代缩放
统计计算
2014-04-01 v2 统计方法学
摘要
本文描述了一种广义迭代比例拟合过程，可用于一般对数线性模型中一个特殊类别的最大似然估计。此类被称为关系型 (relational) 的模型适用于不一定具有笛卡尔积结构且可能不包含总体效应 (overall effect) 的多变量离散样本空间。当应用于单元格概率时，不含总体效应的模型属于弯曲指数族，且充分统计量的值仅能由最大似然估计 (MLE) 复现至相差一个比例常数。本文表明，迭代比例拟合、广义迭代缩放和改进迭代缩放均不适用于此类模型。此处提出的算法基于迭代 Bregman 投影。作为副产品，该方法还可获得乘法参数的估计值。
引用
@article{arxiv.1307.3282,
title = {Iterative Scaling in Curved Exponential Families},
author = {Anna Klimova and Tamas Rudas},
journal= {arXiv preprint arXiv:1307.3282},
year = {2014}
}
备注
The paper has one figure