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Monte Carlo likelihood inference for missing data models

Yun Ju Sung · Charles J. Geyer刊期 2007-07-01 · 卷 35（3）The Annals of Statistics已编入正刊

缺失数据模型的蒙特卡洛似然推断AI 解读

We describe a Monte Carlo method to approximate the maximum likelihood estimate (MLE), when there are missing data and the observed data likelihood is not available in closed form. This method uses simulated missing data that are independent and identically distributed and independent of the observed data. Our Monte Carlo approximation to the MLE is a consistent and asymptotically normal estimate of the minimizer θ* of the Kullback–Leibler information, as both Monte Carlo…

极大与准极大似然
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