Synopsis
Im hier beschriebenen Modell wird die Verteilung einer Zufallsgröße als Mischung einer endlichen Zahl von Komponentenverteilungen in verschiedenen Verhältnissen behandelt. Die Verhältnisse sind dabei nichtnegativ und summieren sich zu eins. Typische Einsatzgebiete dieses Ansatzes bestehen in Populationen heterogener Zusammensetzung, beispielsweise bei klinischen Versuchen oder Zuverlässigkeitsprüfungen in der Technik. Die Autoren legen Wert auf die praktischen Aspekte des Verfahrens; einschlägige Software läßt sich aus den Anhängen entnehmen. (12/00)
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À propos de l?auteur
GEOFFREY McLACHLAN, PhD, DSc, is Professor in the Department of Mathematics at the University of Queensland, Australia.
DAVID PEEL, PhD, is a research fellow in the Department of Mathematics at the University of Queensland, Australia.Les informations fournies dans la section « A propos du livre » peuvent faire référence à une autre édition de ce titre.
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Finite Mixture Models
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Wiley-Interscience, 2000
ISBN 10 : 0471006262
ISBN 13 : 9780471006268
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Finite Mixture Models
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Finite Mixture Models
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Wiley-Interscience October 2000, 2000
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Hardcover. Etat : Very Good. 8vo (24 cm), XXII, 419, [9] pp. Publisher's cloth (corners slightly scuffed, a label and canceled stamp of an institutional library on the verso of the title page). "An up-to-date, comprehensive account of major issues in finite mixture modeling. This volume provides a current and detailed overview of the theory and applications of modeling via finite mixture distributions. Emphasizing the use of mixture models in both mainstream analysis and specialized fields such as unsupervised pattern recognition, speech recognition, and medical imaging, the book describes the formulations of the finite mixture approach, details its methodology, discusses aspects of its implementation, and illustrates its application in many common statistical contexts. Major topics discussed include identifiability problems, the fitting of finite mixtures using the EM algorithm, properties of the maximum likelihood estimators obtained through this method, assessment of the number of components in the mixture, and the applicability of asymptotic theory in solving related challenges. The author also explores how the EM algorithm can be scaled to accommodate the fitting of mixture models to very large datasets, such as those encountered in data mining applications." (from the publisher's description). N° de réf. du vendeur 009089
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Finite Mixture Models (Wiley Series in Probability and Mathematical Statistics - Applied probabiliTy and Statistics Section)
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Finite Mixture Models (Wiley Series in Probability and Statistics)
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