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概要 不完全データからの最尤推定を計算するための広く適用可能なアルゴリズムを、さまざまな一般性のレベルで提示する。尤度の単調性とアルゴリズムの収束を示す理論を導出する。欠損値状況、グループ化、検閲または切断データへの応用、有限混合モデル、分散成分推定、ハイパーパラメーター推定、反復重み付け最小二乗法および因子分析など多くの例を概観する。
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A. P. Dempster
N. M. Laird
Donald B. Rubin
Journal of the Royal Statistical Society Series B (Statistical Methodology)
Harvard University
Educational Testing Service
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Dempsterら(Thu,)はこの問題を研究した。
www.synapsesocial.com/papers/68f8c75224b0bc2d859006da — DOI: https://doi.org/10.1111/j.2517-6161.1977.tb01600.x
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