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受控分支过程的最大似然估计和期望最大化算法。 (英语) Zbl 1468.62067号

摘要:受控分支过程是经典Bienaymé-Galton-Watson分支过程的推广。这是一个描述种群进化的有用模型,其中每一代的种群规模需要加以控制。在不同的样本方案下,讨论了该过程相关参数的最大似然估计。首先,假设可以观测到整个家谱树,得到了相应的估计量,并研究了它们的渐近性质。其次,由于在实践中观察这样的样本是不常见的,因此首先考虑使用由每一代的总个体数和祖细胞数给出的样本进行最大似然估计,然后使用仅由代大小给出的样本。期望最大化算法是为了解决这些不完全数据估计问题。通过仿真实例说明了该方法的准确性。

MSC公司:

62-08 统计问题的计算方法
60J80型 分支过程(Galton-Watson、出生和死亡等)
2005年6月2日 马尔可夫过程:估计;隐马尔可夫模型
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