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[연구논문]
Maximum Likelihood Estimation of Parameters from a Multivariate Normal Sample with 2-step Monotone Missing Pattern
2-단계 단조패턴을 가지는 다변량 정규표본으로부터 모수들의 최대가능도추정
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- 발행기관
- 고려대학교 통계연구소 바로가기
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- 간행물
- 응용통계 바로가기
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- 통권
- 제19권 (2004.12)바로가기
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- 페이지
- pp.55-66
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- 저자
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- 언어
- 영어(ENG)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A18330
원문정보
초록
- 영어
- A sample with special missing pattern called a monotone sample or a monotone missing data pattern occurs in many applications. The statistical methods for analyzing a monotone sample have been developed by several analysts. The purpose of this paper is to introduce the maximum likelihood estimation of parameters when there is a multivariate normal sample with 2-step monotone pattern, and to present the maximum likelihood estimates of parameters in closed
forms. These estimates can be obtained by maximizing the overall likelihood function which is expressed in terms of the marginal and conditional likelihood functions with respect to parameters. The maximum likelihood estimates presented are expected to he used to develop statistical methods for analyzing a multivariate normal sample with 2-step monotone pattern in applications.
목차
Abstract
1. Introduction
2. The Structure of Sample with 2-step Monotone Missing Data Pattern
3. Parameter Estimation by the Method of Maximum Likehood
4. Numerical Illustration
5. Conclusion
References
요약
저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 고려대학교 통계연구소 [The Institute of Satistics Korea University]
- 설립연도
- 1975
- 분야
- 자연과학>통계학
- 소개
- 본 연구소는 통계학 또는 이와 관련되는 교수 및 대학원생의 연구 활동을 권장하여 학구적 분위기를 조성하고, 교내외의 각종 연구소, 관계 및 산업계에 있어서의 선발적인 통계문제를 해결하는데 적극적으로 참여하여 산학협동의 실을 거두는데 있다.
간행물
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- 간행물명
- 응용통계 [THE APPLIED STATISTICS]
- 간기
- 연간
- pISSN
- 1229-6686
- 수록기간
- 1986~2005
- 십진분류
- KDC 310 DDC 310
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