预览加载中,请您耐心等待几秒...
1/1

在线预览结束,喜欢就下载吧,查找使用更方便

如果您无法下载资料,请参考说明:

1、部分资料下载需要金币,请确保您的账户上有足够的金币

2、已购买过的文档,再次下载不重复扣费

3、资料包下载后请先用软件解压,在使用对应软件打开

EM算法在响应缺失半参数模型中的应用的任务书 任务书: 1.介绍响应缺失半参数模型的概念和基本形式,以及EM算法在该模型中的应用原理。 2.探讨响应缺失半参数模型中的参数估计问题,包括最大似然估计和Bayesian估计。 3.分析EM算法的优缺点,并比较EM算法与其他常见的参数估计方法在响应缺失半参数模型中的应用效果。 4.探究EM算法在实际应用中的应用场景,包括但不限于医疗、金融和社会科学领域。 5.结合实例介绍EM算法在响应缺失半参数模型中的具体应用过程和实现方法,并分析其应用效果和局限性。 参考资料: 1.Little,R.J.A.andRubin,D.B.(2002).StatisticalAnalysiswithMissingData.2ndEd.Wiley. 2.Dempster,A.,Laird,N.andRubin,D.(1977).MaximumLikelihoodfromIncompleteDataviatheEMAlgorithm.JournaloftheRoyalStatisticalSociety,SeriesB,39,1-38. 3.Meng,X.andRubin,D.(1993).MaximumLikelihoodEstimationviatheECMAlgorithm:AGeneralFramework.Biometrika,80,267-278. 4.Yu,K.,Liu,J.andQiu,P.(2016).BayesianNonparametricMeanRegressionwithMissingResponseData.JournalofComputationalandGraphicalStatistics,25,261-279. 5.Song,J.,Chen,Q.andTang,N.(2018).EMAlgorithmforCensoredRegressionModelswithMissingCovariates.JournalofStatisticalPlanningandInference,193,143-161.