Estimativa de Máxima Verossimilhança a partir de Dados Incompletos Via o Algoritmo EM

Resumo Apresenta-se um algoritmo amplamente aplicável para o cálculo de estimativas de máxima verossimilhança a partir de dados incompletos em vários níveis de generalidade. Desenvolve-se a teoria que mostra o comportamento monótono da função de verossimilhança e a convergência do algoritmo. Muitos exemplos são esboçados, incluindo situações com valores faltantes, aplicações a dados agrupados, censurados ou truncados, modelos de mistura finita, estimação de componentes de variância, estimação de hiperparâmetros, mínimos quadrados iterativamente ponderados e análise fatorial.