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两参数gamma混合模型惩罚极大似然估计的相合性。(英语) Zbl 1360.62092
摘要:双参数伽马分布广泛应用于负债理论、寿命数据分析、金融统计等领域。伽马分布的有限混合是它们的自然扩展,当种群被怀疑为非均匀性时,它们特别有用。这些分布被成功地应用于各种应用中,但许多研究者错误地认为混合分布的最大似然估计是一致的。类似于正态分布的有限混合,有限伽马混合下的似然函数是无界的。因此,每个观测值都会导致一个与真实分布无关的全局最大值。根据拟合模型中的形状参数,我们对这种可能性施加了一个似乎可以忽略不计的惩罚。我们证明了这种惩罚恢复了有限伽马混合模型下混合分布基于似然估计的一致性。我们给出了仿真结果来验证一致性结论,并举例说明要点。
理学硕士:
62层12层 参数估计量的渐近性质
软件:
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全文: 多伊
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