Bitte verwenden Sie diesen Link, um diese Publikation zu zitieren, oder auf sie als Internetquelle zu verweisen: https://hdl.handle.net/10419/211106 
Erscheinungsjahr: 
2019
Schriftenreihe/Nr.: 
cemmap working paper No. CWP13/19
Verlag: 
Centre for Microdata Methods and Practice (cemmap), London
Zusammenfassung: 
Efron's elegant approach to g-modeling for empirical Bayes problems is contrasted with an implementation of the Kiefer-Wolfowitz nonparametric maximum likelihood estimator for mixture models for several examples. The latter approach has the advantage that it is free of tuning parameters and consequently provides a relatively simple complementary method.
Schlagwörter: 
Nonparametric maximum likelihood
mixture model
convex optimization
Persistent Identifier der Erstveröffentlichung: 
Dokumentart: 
Working Paper

Datei(en):
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Größe
355.02 kB





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