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题名基于混合正态的新型多元Laplace分布
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作者
张弛
邓文礼
李涛
孙源
田国梁
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机构
深圳大学经济学院
香港恒生大学决策科学学院
南方科技大学数学系
南方科技大学统计与数据科学系
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出处
《中国科学：数学》
CSCD
北大核心
2020年第5期711-728,共18页
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基金
国家自然科学基金(批准号:11801380和11771199)
深圳大学新引进教师科研启动项目(批准号:2019069)资助项目。
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文摘
本文从正态方差混合模型出发,提出一种新的多元Laplace分布—Ⅱ型多元Laplace分布.区别于经典的多元Laplace分布,新型分布中随机向量的各分量相对应的混合变量可以具有不同的值,并且各分量之间的关系仅与正态随机向量的相关结构有关.当正态分布的协方差矩阵是对角矩阵时,新型分布包含了多个独立的一元Laplace分布的乘积.本文利用容易处理的随机表示得到了新型分布的概率密度函数和其他统计性质,并通过条件期望最大化(expectation/conditional maximization, ECM)算法得到参数的极大似然估计,此外,也考虑了Bayes方法.本文通过仿真模拟实验,对估计方法的表现进行了评价.实例分析结果表明本文提出的新型多元Laplace分布相较于经典的多元Laplace分布更加灵活.
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关键词
ECM算法
多元Laplace分布
随机表示
一元Laplace分布
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Keywords
ECM algorithm
multivariate Laplace distribution
stochastic representation
univariate Laplace distribution
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分类号
O211.6
[理学—概率论与数理统计]
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