基于EM算法的缺失數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析及應用.pdf

1、獨創(chuàng)性聲明本人提交的學位論文是在導師指導下進行的研究工作及取得的研究成果。論文中引用他人已經發(fā)表或出版過的研究成果，文中己加了特別標注。對本研究及學位論文撰寫曾做出貢獻的老師、朋友、同仁在文中作了明確說明并表示衷心感謝。學位論文作者：藝1美馬簽字日期：V岱年r月，日學位論文版權使用授權書本學位論文作者完全了解重慶工商大學有關保留、使用學位論文的規(guī)定，有權保留并向國家有關部門或機構送交論文的復印件和磁盤，允許論文被查閱和借閱。本人授權重慶

2、工商大學研究生處可以將學位論文的全部或部分內容編入有關數(shù)據(jù)庫進行檢索，可以采用影印、縮印或掃描等復制手段保存、匯編學位論文。(保密的學位論文在解密后適用本授權書)本論文：o不保密口保密期限至年月止)學位論文作者簽名：毒，涵鋤簽名：喪觚簽字Et期：v明t年t月娟簽字日期：凋年廠月’汀。El322下界極大化1633EM算法的性質17第4章EM算法在調查表中的應用2041一個變量缺失的情形2042兩個變量缺失的情形2143實例分析22第5章E

3、M算法在二階高斯混合模型中的應用2551EM算法在高斯混合模型中的應用25511高斯混合模型簡介255，12EM算法高斯混合模型中的參數(shù)估計2752EM算法在數(shù)據(jù)分開形式下的二階高斯混合模型中的應用30521總體分布的符號說明30522分開形式下完全數(shù)據(jù)的二階高斯混合模型的參數(shù)估計31523分開形式下缺失數(shù)據(jù)的二階高斯混合模型的參數(shù)估計33524數(shù)值模擬4653EM算法在一般形式下的二階高斯混合模型中的應用47531一般形式下完全數(shù)據(jù)的