【摘 要】
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混合数据参数识别问题的研究一直备受关注,由于混合类型和混合权重无法直接观测,因此其实质是含有隐变量的不完全数据或者缺失数据。处理此类数据的难点在于参数的估计和识别,尤其是多维取值空间,会面临待估参数多、似然函数复杂等情况。文章给出了多维高斯分布假设下MCMC算法具体实施流程,并通过一个计算机模拟的三类别二维混合数据进行了实证研究,结果显示:MCMC算法达到了高度精确的区分效果,参数的样本估计值接近模拟生成的真值,能够为混合数据参数估计问题提供有效解决途径。
【机 构】
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乐山师范学院数理学院,乐山师范学院旅游学院,西南财经大学统计学院
【基金项目】
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四川省教育厅人文社会科学基金资助项目(18SB0223),乐山师范学院校级学科建设重点科研项目(WZD016)。
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混合数据参数识别问题的研究一直备受关注,由于混合类型和混合权重无法直接观测,因此其实质是含有隐变量的不完全数据或者缺失数据。处理此类数据的难点在于参数的估计和识别,尤其是多维取值空间,会面临待估参数多、似然函数复杂等情况。文章给出了多维高斯分布假设下MCMC算法具体实施流程,并通过一个计算机模拟的三类别二维混合数据进行了实证研究,结果显示:MCMC算法达到了高度精确的区分效果,参数的样本估计值接近模拟生成的真值,能够为混合数据参数估计问题提供有效解决途径。
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