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Em Algorithm of the Truncated Multinormal Distribution with Linear Restriction on the Variables

Acta Mathematicae Applicatae Sinica 2018年第1期34卷 155-162页

作者： Bai-suo JIN Jing-jing HAN Shu DING Bai-qi MIAO Department of Statistics and Finance University of Science and Technology of China Hefei 230026 China Nanjing Research Institute of Electronics Technology Nanjing 210039 China School of Economics Hefei University of Technology Hefei 230009 China

A new expectation-maximization（EM） algorithm is proposed to estimate the parameters of the truncated multinormal distribution with linear restriction on the variables. Compared with the generalized method of moments（GMM） estimation and the maximum likelihood estimation（MLE） for the truncated multivariate normal distribution, the EM algorithm features in fast calculation and high accuracy which are shown in the simulation results. For the real data of the national college entrance exams（NCEE）, we estimate the distribution of the NCEE examinees＇ scores in Anhui, 2003, who were admitted to the university of science and technology of China（USTC）. Based on our analysis, we have also given the ratio truncated by the NCEE admission line of USTC in Anhui, 2003.

关键词： EM algorithm truncated multinormal distribution linear restriction national college entrance exams

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