联合混合模型中最大 multinomial 似然估计及其在疟疾研究中的应用
统计方法学
2025-07-22 v1
摘要
疟疾可通过检测原虫的存在及症状 (通常为发热) 来诊断。在疟疾流行地区,个体可能因疟疾或其他原因而发热。因此,具有发热的个体的原虫水平遵循两个组成部分的混合模型,其中两个组成部分分别对应于疟疾和非疟疾个体。此外,非疟疾个体的原虫水平可表述为零组成部分与正分布混合的混合模型。本文提出一种用于估计疟疾比例的非参数最大 multinomial 似然方法,该方法基于来自两个不同季节收集的两个人群的原虫水平数据。我们开发了 EM 算法来数值计算所提出的估计值,并进一步建立了其收敛性。仿真结果表明,所提估计器比现有非参数估计器更有效。该方法用于分析一次疟疾调查数据。
引用
@article{arxiv.2507.15623,
title = {Maximum multinomial likelihood estimation in compound mixture model with application to malaria study},
author = {Zhaoyang Tian and Kun Liang and Pengfei Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.15623},
year = {2025}
}