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高校应用数学学报
高校应用数学学报  2016, Vol. 31 Issue (4): 379-389    
    
偏t正态数据下混合线性联合位置与尺度模型的参数估计
朱志娥, 吴刘仓, 戴琳
昆明理工大学 理学院, 云南昆明 650093
Parameter estimation for linear joint location and scale models with mixture skew-t-normal data
ZHU Zhi-e, WU Liu-cang, DAI Lin
Faculty of Science, Kunming University of Science and Technology, Kunming 650093, China
 全文: PDF 
摘要： 偏t正态分布是分析尖峰, 厚尾数据的重要统计工具之一. 研究提出了偏t正态数据下混合线性联合位置与尺度模型, 通过EM算法和Newton-Raphson方法研究了该模型参数的极大似然估计. 并通过随机模拟试验验证了所提出方法的有效性. 最后, 结合实际数据验证了该模型和方法具有实用性和可行性.
关键词： 偏t正态分布;  混合线性联合位置与尺度模型;  EM算法;  极大似然估计    
Abstract: Skew-t-normal distribution is one of the most important statistical tools to analyze the obvious peak and fat tail data. A linear mixture joint location and scale model with skew-t-normal data is proposed in this paper. The maximum likelihood estimation of the unknown parameters of this model is investigated based on Expectation Maximization (EM) algorithm and Newton-Raphson method. Furthermore, the proposed procedure works satisfactorily through Monte Carlo experiments. Finally, a real example shows that both this model and method are useful and effective.
Key words: skew-t-normal distribution    mixture of linear joint location and scale models    EM algorithm    maximum likelihood estimation
收稿日期: 2016-03-24 出版日期: 2018-05-16
CLC:  O212.1  
基金资助: 国家自然科学基金(11261025; 11026309); 云南省自然科学基金(2011FZ044)
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朱志娥
吴刘仓
戴琳

引用本文:

朱志娥, 吴刘仓, 戴琳. 偏t正态数据下混合线性联合位置与尺度模型的参数估计[J]. 高校应用数学学报, 2016, 31(4): 379-389.

ZHU Zhi-e, WU Liu-cang, DAI Lin. Parameter estimation for linear joint location and scale models with mixture skew-t-normal data. Applied Mathematics A Journal of Chinese Universities, 2016, 31(4): 379-389.

链接本文:

http://www.zjujournals.com/amjcua/CN/    或    http://www.zjujournals.com/amjcua/CN/Y2016/V31/I4/379

[1] 袁巧莉, 吴刘仓, 戴琳. 混合双重广义线性模型的参数估计[J]. 高校应用数学学报, 2017, 32(3): 267-276.
[2] 何朝兵. 删失截断情形下失效率变点模型的Bayes参数估计[J]. 高校应用数学学报, 2016, 31(4): 413-427.