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缺失数据的估计方法及应用 被引量：7
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作者 游晓锋 丁树良 刘红云 《江西师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2011年第3期325-330,共6页
应用EM算法的思想在双参数逻辑斯蒂克模型下对存在缺失数据的参数估计方法和恢复缺失数据的统计插补方法进行研究.蒙特卡洛模拟和实证研究结果表明,在进行统计插补恢复缺失数据时,该方法使得估计结果比较理想:联合极大似然估计与EM算法... 应用EM算法的思想在双参数逻辑斯蒂克模型下对存在缺失数据的参数估计方法和恢复缺失数据的统计插补方法进行研究.蒙特卡洛模拟和实证研究结果表明,在进行统计插补恢复缺失数据时,该方法使得估计结果比较理想:联合极大似然估计与EM算法相结合,先估计参数,再填补缺失值,再估计,再填补,直到似然函数值稳定. 展开更多
关键词 缺失数据 蒙特卡洛模拟 模拟作答 联合极大似然估计 EM算法
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