基于极值分布下混合联合位置与散度模型的参数估计  

Parameters Estimation of Mixture Regression for Joint Local and Scale Models Based on the Extreme Value Distribution

作　　者：孔祥超[1] 吴刘仓[1] 詹金龙[1] 

机构地区：[1]昆明理工大学理学院,云南昆明650093

出　　处：《应用数学》2017年第3期490-497,共8页Mathematica Applicata

基　　金：国家自然科学基金项目(11261025);国家自然科学基金项目(11126309)

摘　　要：极值分布在金融工程、气象工程和其他领域中都有重要用途,本文提出基于极值分布下的混合联合位置与散度模型,通过EM算法给出该模型参数的极大似然估计.最后,通过随机模拟和实例研究说明该模型和方法是有用和有效的.Extreme Value Distribution plays an important role in financial engineering, meteorological engineering and other fields applications. This paper proposes a mixture regression for joint local and scale models based on the Extreme Value Distribution, and the EM algorithm is given by the model parameters maximum likelihood estimation. Finally, stochastic simulation and a real example shows that the model and method is useful and effective.

关 键 词：极值分布 混合联合位置与散度模型 EM算法 极大似然估计 

分 类 号：O212.1[理学—概率论与数理统计]