A nested expectation-maximization algorithm for latent class models with covariates

Durante, Daniele; Canale, Antonio; Rigon, Tommaso

doi:10.1016/j.spl.2018.10.015

统计学 > 计算

arXiv:1705.03864 (stat)

[提交于 2017年5月10日 (v1) ，最后修订 2018年8月2日 (此版本， v5)]

标题：一个用于含协变量的潜在类模型的嵌套期望最大化算法

标题： A nested expectation-maximization algorithm for latent class models with covariates

Authors:Daniele Durante, Antonio Canale, Tommaso Rigon

摘要：我们为具有协变量的潜在类别模型开发了一种嵌套EM程序，该程序允许最大化完整模型的对数似然函数，并且与现有方法不同，能够保证对数似然序列的单调性以及提高收敛速度。

摘要： We develop a nested EM routine for latent class models with covariates which allows maximization of the full-model log-likelihood and, differently from current methods, guarantees monotone log-likelihood sequences along with improved convergence rates.

主题：	计算 (stat.CO) ; 方法论 (stat.ME)
引用方式：	arXiv:1705.03864 [stat.CO]
	(或者 arXiv:1705.03864v5 [stat.CO] 对于此版本)
	https://doi.org/10.48550/arXiv.1705.03864
期刊参考：	Statistics & Probability Letters (2019). 146, 97-103
相关 DOI:	https://doi.org/10.1016/j.spl.2018.10.015

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来自： Daniele Durante [查看电子邮件]
[v1] 星期三， 2017 年 5 月 10 日 17:29:10 UTC (21 KB)
[v2] 星期二， 2017 年 6 月 6 日 15:27:13 UTC (51 KB)
[v3] 星期三， 2017 年 11 月 8 日 17:19:16 UTC (277 KB)
[v4] 星期二， 2018 年 1 月 16 日 17:58:27 UTC (276 KB)
[v5] 星期四， 2018 年 8 月 2 日 14:37:31 UTC (58 KB)

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