具有单调且对数凹密度的对称混合模型的半参数估计
统计方法学
2018-02-28 v3
摘要
本文中，我们在混合成分对称且对数凹的假设下重新审视拟合混合模型的问题。为此，我们首先研究单调对数凹概率密度的非参数最大似然估计（NPMLE）。遵循 Rufibach (2006) 的论证，我们表明 NPMLE 关于支撑集内部紧子集上的上确界范数是一致相合的。为拟合混合模型，我们提出一种半参数 EM（SEM）算法，该算法可适用于其他半参数混合模型。在我们的数值实验中，我们在模拟和真实数据集上将我们的算法与 Balabdaoui 和 Doss (2014) 的算法以及其他混合模型进行比较。
引用
@article{arxiv.1702.08897,
title = {Semiparametric Estimation of Symmetric Mixture Models with Monotone and Log-Concave Densities},
author = {Xiao Pu and Ery Arias-Castro},
journal= {arXiv preprint arXiv:1702.08897},
year = {2018}
}