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 con modelado conjunto de media y varianza, mediante un modelo de regresión lineal con estructura de heterocedasticidad multiplicativa para la varianza. La metodología de estimación propuesta sigue un enfoque clásico de máxima verosimilitud, con el uso del algoritmo EM y Fisher Scoring.
Abstract. We present a finite mixture model of normal distributions, conditioned by modeling for mean and variance, it assumes multiplicative heteroscedasticity for variance model. It describes 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 assumes multiplicative heteroscedasticity for variance model. It describes 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.