高斯聚类加权模型的最大似然估计及其与回归混合模型的关系
摘要：群聚加权建模（CWM）是一种混合方法，用于对响应变量和一组解释变量的联合概率进行建模。参数根据最大似然方法通过期望最大化算法进行估计。在高斯假设下，我们分析了群聚加权模型的完全数据似然函数。进一步，在适当的假设下，我们证明了高斯群聚加权模型的似然函数最大化导致有限混合回归和有限混合回归与伴随变量的相同参数估计。从这个意义上说，后者可以被视为高斯群聚加权模型的嵌套模型。
作者：Salvatore Ingrassia and Simona C. Minotti
论文ID：1207.3106
分类：Computation
分类简称：stat.CO
提交时间：2013-08-09