کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6869297 | 681349 | 2016 | 17 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
The joint role of trimming and constraints in robust estimation for mixtures of Gaussian factor analyzers
ترجمه فارسی عنوان
نقش مشترک پیرایش و محدودیت ها در برآورد قوی برای مخلوط های آنالایزر عامل گاوس
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
برآورد محدود، تجزیه و تحلیل عوامل فاکتور، مدل های مخلوط، خوشه بندی مبتنی بر مدل، برآورد پایدار،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
نظریه محاسباتی و ریاضیات
چکیده انگلیسی
Mixtures of Gaussian factors are powerful tools for modeling an unobserved heterogeneous population, offering-at the same time-dimension reduction and model-based clustering. The high prevalence of spurious solutions and the disturbing effects of outlying observations in maximum likelihood estimation may cause biased or misleading inferences. Restrictions for the component covariances are considered in order to avoid spurious solutions, and trimming is also adopted, to provide robustness against violations of normality assumptions of the underlying latent factors. A detailed AECM algorithm for this new approach is presented. Simulation results and an application to the AIS dataset show the aim and effectiveness of the proposed methodology.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Computational Statistics & Data Analysis - Volume 99, July 2016, Pages 131-147
Journal: Computational Statistics & Data Analysis - Volume 99, July 2016, Pages 131-147
نویسندگان
Luis Angel GarcÃa-Escudero, Alfonso Gordaliza, Francesca Greselin, Salvatore Ingrassia, AgustÃn Mayo-Iscar,