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Nonparametric Statistics and Mixture Models: A Festschrift in Honor of Thomas P. Hettmansperger, World Scientific Publishing Co. (Ed.) (2011) 15-27
Bandwidth Selection in an EM-like algorithm for nonparametric multivariate mixtures
Tatiana Benaglia 1, Didier Chauveau 2, David R. Hunter 1
(01/2011)

In this paper we describe a method to select the bandwidth used in the nonparametric EM (npEM) algorithm of Benaglia et. al. (2008). This method is a generalization of the Silverman's rule of thumb used to select a bandwidth in kernel density estimation, and it results in one bandwidth for each mixture component and each block of conditionally independent and identically distributed repeated measures.
1 :  Department of Statistics, Penn State University
University of Pennsylvania
2 :  Mathématiques - Analyse, Probabilités, Modélisation - Orléans (MAPMO)
Université d'Orléans – CNRS : UMR7349
Mathématiques/Statistiques

Statistiques/Théorie

Statistiques/Méthodologie
EM algorithm – kernel density estimation – multivariate mixture – nonparametric mixture
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npEM_bandwidth.pdf(488.2 KB)

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