【摘 要】
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混合模型的参数统计推断和计算问题是统计学研究领域的热点问题之一,同时,变点检测及估计问题的相关理论也被广泛应用于统计学、生物学及计量经济学领域.对混合数据集中存在的变点进行检验与估计对我们了解事物变化规律,做出相关决策有着重要的现实意义.本文研究了带变点的混合模型中参数的统计推断与算法设计问题,主要考虑存在变点的混合位置模型及混合线性模型两种不同的情况.对于混合位置模型,通过假设检验,构造检验统计
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混合模型的参数统计推断和计算问题是统计学研究领域的热点问题之一,同时,变点检测及估计问题的相关理论也被广泛应用于统计学、生物学及计量经济学领域.对混合数据集中存在的变点进行检验与估计对我们了解事物变化规律,做出相关决策有着重要的现实意义.本文研究了带变点的混合模型中参数的统计推断与算法设计问题,主要考虑存在变点的混合位置模型及混合线性模型两种不同的情况.对于混合位置模型,通过假设检验,构造检验统计量并分别讨论其在零假设和备择假设下的极限性质,检测变点的存在性;针对存在变点的多分类混合数据,本文提出了一种改进的EM算法,可以同时估计变点和混合参数,并证明了变点估计量和混合参数估计量的相合性.为了验证方法的有效性,我们分别进行了两种不同分量设置的数值模拟实验,结果表明:不论是二分量还是多分量情形下,不考虑变点的EM算法对于分类结果估计较差,甚至会丢掉一些类别;我们改进的EM算法能够精确地定位出变点位置,同时对于每个类别的相应参数均获得准确的估计.在混合位置模型的基础上,本文还考虑了混合线性模型中存在变点的问题,同样通过改进的EM算法可以同时估计变点位置和混合参数,并证明了参数估计量的大样本性质.最后通过设置不同数据量的数值模拟实验,得到两种方法下的参数估计及标准误变化趋势,验证理论的正确性,结果表明:我们改进的EM算法能够得到更准确的参数估计,且估计量的的标准误随着数据量增加呈现下降趋势,即改进的方法在这种情况下估计效果依然很好.
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