Summary
The problem of approximating mixtures of distributions has received considerable attention recently. In this paper we consider problems of estimating the mixing proportions of a finite mixture from a Bayesian perspective. The problems which arise from this methodology are basically approximations of finite mixtures of distributions. We propose two approximating methods and prove that under certain conditions both methods are asymptotically equivalent to a third method, which turns out to be simpler and computationally more efficient than the others. The paper concludes with a simulation study which analyses the goodness of the three methods with respect to the exact solution.
Resumen
Últimamente se ha dedicado una gran atención a las técnicas de aproximación de mixturas de distribuciones. En este trabajo se consideran problemas de estimación de los parámetros de mezcla en una mixtura finita, desde una metodología bayesiana, que conducen a problemas de aproximación de mixturas finitas y se proponen dos nuevos métodos de aproximación. Bajo ciertas condiciones se demuestra que ambos métodos son asintóticamente equivalentes a un tercer método, de aplicación mucho más sencilla. El trabajo se concluye con un estudio de simulación en el que se analiza la bondad de los métodos de aproximación que aquí se exponen.
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Caro, E., Domínguez, J.I. & Girón, F.J. Inferencia bayesiana en mixturas: metodos aproximados. TDE 6, 89–106 (1991). https://doi.org/10.1007/BF02863675
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DOI: https://doi.org/10.1007/BF02863675
Key words
AMS Classification
Palabras y frases clave
- aproximaciones
- divergencia de Kullback-Leibler
- método de los momentos
- mixturas finitas de distribuciones
- simulación