偏态 $t$ 分布极大似然估计的若干计算问题
统计计算
2019-07-25 v1
摘要
自提出以来，偏态 分布无论在理论性质研究还是作为实证工作中数据拟合的模型方面，都在文献中受到了广泛关注。这种关注的主要动机在于该分布的高度灵活性：随着参数跨越其允许范围，相关的偏度和峰度测度会发生充分的变化。虽然这种高灵活性使得该参数族中的某一成员能够适应广泛的数据模式，但这也意味着相对于灵活性较低的参数族，参数估计是一项更为精细的操作，因为参数的微小变化都可能对所选分布产生实质性影响。在此背景下，本文旨在探讨极大似然估计的若干计算问题。其中一个关注的问题是似然函数可能存在多个局部极大值。另一个问题，也是我们投入大部分注意力的问题，是为后续似然函数的数值最大化开发一种快速且可靠的初始化方法，该方法同时适用于单变量和多变量情形。
引用
@article{arxiv.1907.10397,
title = {Some computational aspects of maximum likelihood estimation of the skew-$t$ distribution},
author = {Adelchi Azzalini and Mahdi Salehi},
journal= {arXiv preprint arXiv:1907.10397},
year = {2019}
}