کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6870692 | 681141 | 2013 | 15 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Dealing with multiple local modalities in latent class profile analysis
ترجمه فارسی عنوان
معامله با روش های مختلف چندگانه در تجزیه و تحلیل پروفایل کلاس پنهان
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
آنیلینگ تعیین کننده، فرآیند متوالی مرحله نهایی، زنجیره مارکوف مونت کارلو، حداکثر احتمال، فرمول بازگشتی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
نظریه محاسباتی و ریاضیات
چکیده انگلیسی
Parameters for latent class profile analysis (LCPA) are easily estimated by maximum likelihood via the EM algorithm or Bayesian method via Markov chain Monte Carlo. However, the local maximum problem is a long-standing issue in any hill-climbing optimization technique for the LCPA model. To deal with multiple local modalities, two probabilistic optimization techniques using the deterministic annealing framework are proposed. The deterministic annealing approaches are implemented with an efficient recursive formula in the step for the parameter update. The proposed methods are applied to the data from the National Longitudinal Survey of Youth 1997 (NLSY97), a survey that explores the transition from school to work and from adolescence to adulthood in the United States.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Computational Statistics & Data Analysis - Volume 68, December 2013, Pages 296-310
Journal: Computational Statistics & Data Analysis - Volume 68, December 2013, Pages 296-310
نویسندگان
Hsiu-Ching Chang, Hwan Chung,