马赫迪·提莫里 混合偏态正态分布的EM算法适用于分组数据。 (英语) Zbl 1521.62497号 J.应用。斯达。 48,第7期,1154-1179(2021). 摘要:分组数据经常用于几个研究领域。在这项工作中,我们使用期望最大化(EM)算法对分组数据拟合偏态(SN)混合模型。实现EM算法需要计算每个组或类的一维积分。我们的模拟研究和实际数据分析表明,EM算法不仅总是收敛的,而且即使在组件数量很大的情况下,也可以在几秒钟内实现,这与计算成本高昂的贝叶斯范式相反。通过仿真和三个实际数据示例,证明了EM算法的准确性以及SN混合模型在建模分组数据时相对于传统正态混合模型的优越性。为了实现EM算法,我们使用名为森林适应度为R环境开发,网址为https://cran.r-project.org/web/packages/ForestFit/index.html. 引用于1文件 MSC公司: 62-XX年 统计 关键词:EM算法;分组数据;最大似然法;混合物分布;偏正态分布 软件:R(右);混合物;锡;最粗糙的;森林适应度;AS 136标准 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{M.Teimouri},J.应用。Stat.48,No.7,1154--1179(2021;Zbl 1521.62497) 全文: 内政部 参考文献: [1] Aghevli,B。;Mehran,F.,《收入分配数据的最佳分组》,《美国统计协会期刊》,第76期,第22-26页(1981年)·doi:10.1080/01621459.1981.10477596 [2] Azzalini,A.,包含正态分布的一类分布,Scand。J.Stat.,12171-178(1985)·Zbl 0581.62014号 [3] Azzalini,A.,《偏态正态分布和相关多变量家族》,Scand。《美国法律总汇》第32卷,第159-188页(2005年)·Zbl 1091.62046号 ·数字对象标识代码:10.1111/j.1467-9469.2005.00426.x [4] 巴索,R.M。;拉科斯,V.H。;卡布拉尔,C.R.B。;Ghosh,P.,基于偏斜正态分布的比例混合的鲁棒混合建模,计算。统计数据分析,54,2926-2941(2010)·Zbl 1284.62193号 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