佛罗里达州瓦伊达 EM和MM算法的参数收敛性。 (英语) Zbl 1087.62035号 统计正弦。 15,第3期,831-840(2005). 摘要:众所周知,EM算法的似然序列是非递减的且收敛的[A.P.Dempster,N.M.Laird和D.B.鲁宾、J.R.Stat.Soc.、Ser。B 39,1–38(1977年;Zbl 0364.62022号)],并且EM算法的极限点是似然性的平稳点[C.F.J.Wu先生《美国年鉴》第11卷,第95–103页(1983年;Zbl 0517.62035号)],但EM序列本身的收敛性问题尚未完全解决。我们缩小了这个差距,并表明在一般、简单、可验证的条件下,任何EM序列都是收敛的。在病理情况下,我们表明序列在有限个平稳点之间以相同的概率在极限内循环。结果同样适用于以下算法的优化传输类(MM算法)K.Lange,D.R.Hunter和一、杨【《计算图表统计杂志》第9期,第1–20页(2000年)】。在同一数据集上构造的两种不同的EM算法说明了收敛性和循环行为。 引用于21文件 MSC公司: 2012年12月62日 参数估计量的渐近性质 关键词:EM算法;MM算法 引文:Zbl 0364.62022号;Zbl 0517.62035号 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{F.Vaida},《统计罪》。15,第3号,831--840(2005;Zbl 1087.62035)