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陈嘉华;李鹏飞

正态混合模型的假设检验：EM方法。 （英语） Zbl 1173.62007年

Ann.统计。 37，编号5A，2523-2542（2009）.
总结：正态混合物分布可以说是最重要的混合物模型，也是最具技术挑战性的模型。基于一组随机样本，正态混合模型的似然函数是无界的，除非对其分量方差参数设置了人工界。此外，该模型不具有很强的可识别性，因此很难区分由混合物的存在引起的过度分散和由大方差引起的过度离散，并且具有关于混合比例的无限Fisher信息。对有限正态混合模型已经进行了广泛的研究，但其中大部分研究仅涉及点估计的一致性或有用的实际过程，并且许多结果需要对参数空间进行不期望的限制。
我们表明，在有限正态混合物的情况下，均匀性的EM测试可以有效地克服许多挑战。我们发现，当混合方差相等但未知时，EM检验的极限分布是（0.5chi{0}^{2}+0.5chi{1}^{2]）和（chi{1{2}）分布的简单函数，而当方差不相等且未知时，极限分布则是（chi{2}^{2}）的简单函数。仿真结果表明，极限分布很好地逼近了有限样本分布。使用了两个遗传示例来说明EM测试的应用。

引用于1审查
引用于58文件

MSC公司：

62F03型 参数假设检验
65C60个 统计中的计算问题（MSC2010）
62E20型 统计学中的渐近分布理论
62F05型 参数检验的渐近性质
62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析

关键词：

奇方极限分布;密实度;正态混合模型;均匀性试验;似然比检验;统计遗传学
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{J.Chen}和\textit{P.Li}，Ann.Stat.37，No.5A，2523--2542（2009；Zbl 1173.62007）
全文： DOI程序 arXiv公司

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