Bitte verwenden Sie diesen Link, um diese Publikation zu zitieren, oder auf sie als Internetquelle zu verweisen: https://hdl.handle.net/10419/77271 
Erscheinungsjahr: 
1999
Schriftenreihe/Nr.: 
Technical Report No. 1999,27
Verlag: 
Universität Dortmund, Sonderforschungsbereich 475 - Komplexitätsreduktion in Multivariaten Datenstrukturen, Dortmund
Zusammenfassung: 
We propose a new information theoretically based optimization criterion for the estimation of mixture density models and compare it with other methods based on maximum likelihood and maximum a posterio estimation. For the optimization, we employ an evolutionary algorithm which estimates both structure and parameters of the model. Experimental results show that the chosen approach compares favourably with other methods for estimation problems with few sample data as well as for problems where the underlying density is non-stationary.
Dokumentart: 
Working Paper

Datei(en):
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7.5 MB
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