Derek S.扬。 回归与变化点的混合。 （英语） Zbl 1325.62128号 统计计算。 24，第2期，265-281（2014）. 摘要：我们引入了线性回归混合模型的一个扩展，其中存在变化点。如果数据被认为不仅存在变化点，而且被认为属于两个或多个不可观测类别，那么这种模型比标准变化点回归模型具有更大的灵活性。此模型可以提供对已经使用回归混合建模的数据的额外洞察力，但尚未调查变化点的存在。在讨论了回归与变点模型的混合后，我们开发了一种用于最大似然估计的期望/条件最大化（ECM）算法。两个仿真研究说明了我们的ECM算法的性能，并且我们分析了一个实际数据集。 引用于5文件 MSC公司： 62H30型 分类和歧视；聚类分析（统计方面） 62J05型 线性回归；混合模型 10层62层 点估计 65C60个 统计中的计算问题（MSC2010） 关键词：断点；ECM算法；有限混合模型；可识别性；最大似然估计；分段线性回归 软件：结构改变；混合工具；ChIPmix公司；森斯利瓦斯塔瓦；分段；混合器；柔性混音；R（右） PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{D.S.Young}，统计计算。24，第2号，265--281（2014；Zbl 1325.62128） 全文： 内政部 参考文献： [1] Aitkin，M.，Rubin，D.B.：有限混合模型中的估计和假设检验。J.R.Stat.Soc.，塞尔维亚。B、 统计方法。47(1), 67–75 (1985) ·Zbl 0576.62038号 [2] Allman，E.S.，Matias，C.，Rhodes，J.A.：具有许多观测变量的潜在结构模型中参数的可识别性。Ann.Stat.37（6A），3099–3132（2009）·Zbl 1191.62003号 ·doi:10.1214/09-AOS689 [3] Andrews，D.W.K.，Lee，I.，Ploberger，W.：正态线性回归的最佳变点测试。《经济学杂志》。70（1），9–38（1996）·Zbl 0834.62066号 ·doi:10.1016/0304-4076（94）01682-8 [4] 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