Maximum Likelihood from Incomplete Data Via the EM Algorithm

A. P. Dempster; N. M. Laird; Donald B. Rubin · Journal of the Royal Statistical Society Series B (Statistical Methodology) · 1977

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A. P. Dempster; N. M. Laird; Donald B. Rubin

Editorial

Journal of the Royal Statistical Society Series B (Statistical Methodology)

Año

1977

Idioma

en

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Summary A broadly applicable algorithm for computing maximum likelihood estimates from incomplete data is presented at various levels of generality. Theory showing the monotone behaviour of the likelihood and convergence of the algorithm is derived. Many examples are sketched, including missing value situations, applications to grouped, censored or truncated data, finite mixture models, variance component estimation, hyperparameter estimation, iteratively reweighted least squares and factor analysis.

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Dempster, A. P, Laird, N. M, & Rubin, D. B. (1977). Maximum Likelihood from Incomplete Data Via the EM Algorithm. https://doi.org/10.1111/j.2517-6161.1977.tb01600.x

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Dempster, A. P, et al. "Maximum Likelihood from Incomplete Data Via the EM Algorithm." 1977. https://doi.org/10.1111/j.2517-6161.1977.tb01600.x.

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Dempster, A. P, N. M. Laird, and Donald B. Rubin. 1977. "Maximum Likelihood from Incomplete Data Via the EM Algorithm.". https://doi.org/10.1111/j.2517-6161.1977.tb01600.x.

Harvard

Dempster, A. P, Laird, N. M. and Rubin, D. B. 1977, Maximum Likelihood from Incomplete Data Via the EM Algorithm, Journal of the Royal Statistical Society Series B (Statistical Methodology), available at: https://doi.org/10.1111/j.2517-6161.1977.tb01600.x [Accessed 30 Jun. 2026].

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Título: Maximum Likelihood from Incomplete Data Via the EM Algorithm

Autor / colaboradores: A. P. Dempster; N. M. Laird; Donald B. Rubin

Editorial: Journal of the Royal Statistical Society Series B (Statistical Methodology)

Año de publicación: 1977

Idioma: en

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