正态模型参数线性不等式约束估计的优化算法  

The Optimization Algorithm of the Restricted Estimation of Normal Distribution under Linear Inequality

作　　者：王继霞[1] 李俊芬[1] 申培萍[1] 

机构地区：[1]河南师范大学数学与信息科学学院,河南新乡453007

出　　处：《河南师范大学学报（自然科学版）》2010年第1期21-23,共3页Journal of Henan Normal University(Natural Science Edition)

基　　金：国家自然科学基金(10671057);河南省软科学资助项目(0613026000)

摘　　要：研究含有不完全数据的多元正态模型参数在一般线性不等式约束下的极大似然估计问题;利用约束EM算法求得多元正态模型参数的迭代解,同时提出M-步的优化算法;并证明了此解是一般线性不等式约束下的最优解.This paper studies maximum likelihood estimation of multivariate normal distribution modes with incomplete data under linear inequality restrictions on the parameters. The research gets the iterative solution of the parameters of multivariate normal distribution modes and propose an optimization algorithm of M-step. It is the proof that this solution is optimum solution under linear inequality restrictions.

关 键 词：多元正态模型 极大似然估计 不完全数据 EM算法 

分 类 号：O212.1[理学—概率论与数理统计]