摘要
对数压缩分布是建模和推理的一个很有吸引力的选择,原因如下:对数压缩分布类包含大多数常用的参数分布,因此是一个丰富而灵活的非参数分布类。此外,MLE存在,可以使用现成的算法进行计算。因此,估计不需要调整参数,例如带宽。由于这些吸引人的特性,最近在对数凹分布的理论和应用方面有相当多的研究活动。本文对这些结果进行了回顾。
引用
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根特·沃尔瑟。
“使用对数压缩分布进行推断和建模。”
统计师。科学。
24
(3)
319 - 327,
2009年8月。
https://doi.org/10.1214/09-STS303
问询处
发布日期:2009年8月
首次在欧几里得项目中提供:2010年3月31日
数字对象标识符:10.1214/09-STS303
关键词:活动集算法,迭代凸次优算法,对数曲线密度,非参数密度估计,Polya频率函数,形状约束,强单峰
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