艾萨克·梅利杰森 对EM算法的快速改进。 （英语） Zbl 0674.65118号 J.R.Stat.Soc.，塞尔维亚。B类 51，第1期，127-138（1989）. EM算法[参见。A.P.Dempster公司,N.M.莱尔德和D.B.鲁宾同上，B.39，1-38（1977年；Zbl 0364.62022号)]通常用于评估描述不完整数据模型的参数的最大似然估计。本文中，作者将不完全数据得分的结果扩展为R.A.费希尔[统计估计理论，Proc.Camb.Philos.Soc.22700-725（1925；JFM 51.0385.01号)]. 结果表明，真不完全数据模型的单个观测值得分函数可以作为EM算法E步的副产品获得。然后，可以通过各个分数的经验协方差矩阵一致地估计Fisher信息矩阵，并且可以在EM算法应用结束时计算一次该矩阵，以用修改的牛顿迭代替换M步。文中给出了一些数值例子来说明这一观点。审核人：K.Uosaki先生 引用于89文件 MSC公司： 65C99个 概率方法，随机微分方程 62层35 鲁棒性和自适应程序（参数推断） 关键词：EM算法；最大可能估计；不完整数据模型；财政部51、385；Fisher信息矩阵；协方差矩阵；牛顿迭代法；数值示例 引文：Zbl 0364.62022号；JFM 51.0385.01号 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{I.Meilijson}，J.R.Stat.Soc.，Ser。B 51，编号1，127--138（1989；Zbl 0674.65118）