Mixtura de distribuciones normales incluyendo modelado conjunto de media y varianza desde un enfoque clásico
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Resumen
Se presenta un modelo de mixtura finita de distribuciones normales, condicionado al modelado de la media y la varianza. Para la estimación de los parámetros del modelo se describe un procedimiento por máxima verosimilitud empleando el algoritmo EM y el de Fisher Scoring. Se realiza una simulación del algoritmo propuesto.
Abstract: We present a finite mixture model of normal distributions, conditioned by modeling for mean and variance, it assume multiplicative heteroscedasticity for variance model. It describe a procedure to estimate the maximum likelihood of the model's parameters, in order for this, the EM algorithm is applied with Fisher Scoring in M step.
Abstract: We present a finite mixture model of normal distributions, conditioned by modeling for mean and variance, it assume multiplicative heteroscedasticity for variance model. It describe a procedure to estimate the maximum likelihood of the model's parameters, in order for this, the EM algorithm is applied with Fisher Scoring in M step.