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A moment-based criterion for determining the number of components in a normal mixture model

Journal of Systems Engineering and Electronics 2017年第4期28卷 801-809页

作者： Yimin Zhou Liyan Han Dan Wang Libo Yin School of Economics and Management Beihang University Beijing 100191 China School of Instrumentation Science and Opto-electronics Engineering Beihang University Beijing 100191 China School of Finance Central University of Finance and Economics Beijing 100081 China

Determining the number of components is a crucial issue in a mixture model. A moment-based criterion is considered to estimate the number of components arising from a normal mixture model. This criterion is derived from an omnibus statistic involving the skewness and kurtosis of each component. The proposed criterion additionally provides a measurement for the model fit in an absolute sense. The performances of our criterion are satisfactory compared with other classical criteria through Monte-Carlo experiments.

关键词： information criteria Gaussian mixture moment based number of components

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有限混合模型有限制的极大似然估计

引用

Northeastern Mathematical Journal 1995年第3期11卷 365-374页

作者：陈家骅成平

Finite mixture models have wide applications in practice. However, due to the irregularity of its parameter sauce, bony commonly ed statistical methods do not have theoretical backups in the finite future duel context. It regains unknown, for example, whether the maximum likelihoodestimetor of the mixing distribution achieves the optimal convergence rate n-1/4 which is already unusually low. In mis peper, we study a Class of restricted restricted maximum likelihood estimetors. It is shown that the estimator we propose achieves the optimal rate. In addition, we show that in the model where a structural parameter is involved, the convergence rate for estimetins the structural parameter is the usual n-1/2, not affected by the difficulties in estimetins the mixing distribution. Limiting distributions of some functionals of the rotried maximum likelitiwt estimetors are discussed.

关键词： Finite Mixture Model Limiting Distribution Mixing Distribution number of components Rate of Convergence

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