Tom: 34 Strona: 279

Autorzy:
Andrzej Zieliński

Tytuł:
Estymacja brakujących obserwacji przy pomocy algorytmu EM zastosowanego do danych transformowanych

Język: Angielski

Słowa kluczowe:
transformacja potęgowa
dane wielowymiarowe
brakujące obserwacje
algorytm EM

Streszczenie:
Estymacja brakujących obserwacji w danych wielowymiarowych przy pomocy algorytmu EM działa dobrze przy założeniu, że dane pochodzą z wielowymiarowego rozkładu normalnego. W przeciwnym razie otrzymane w wyniku estymacji wartości mogą znaleźć się poza naturalnym zakresem badanych zmiennych. W pracy sugeruje się, by algorytm EM stosować do niekompletnych danych, poddanych uprzednio transformacji potęgowej (zamiast nieznanych wykładników można brać ich estymatory największej wiarygodności). Przykład pokazuje, że dzięki takiemu postępowaniu uzyskuje się znaczną poprawę własności otrzymanych estymatorów brakujących obserwacji.