Generalized maximum likelihood estimates for infinite dimensional exponential families

0040859 - ÚTIA 2007 RIV CZ eng K - Conference Paper (Czech conference)
Csiszár, I. - Matúš, František
Generalized maximum likelihood estimates for infinite dimensional exponential families.
[Zobecněné maximálně věrohodné odhady pro nekonečně rozměrné exponenciální rodiny.]
Prague Stochastics 2006. Praha: MATFYZPRESS, 2006 - (Hušková, M.; Janžura, M.), s. 288-297. ISBN 80-86732-75-4.
[Prague Stochastics 2006. Prague (CZ), 21.08.2006-25.08.2006]
R&D Projects: GA AV ČR IAA100750603
Institutional research plan: CEZ:AV0Z10750506
Keywords : exponential family * likelihood function * maximum likelihood estimate * Kullback-Leibler divergence minimization * generalized information projection * moment and marginal constraints
Subject RIV: BD - Theory of Information

The notion of generalized maximum likelihood estimate for finite dimensional canonically convex exponential families, studied in detail in previous works of the authors, is extended to an infinite dimensional setting. Existence of the estimate when a generalized log-likelihood function is bounded above, and a continuity property are established. Related literature and examples are discussed.

Pojem zobecněného maximálně věrohodného odhadu, který byl studován v předcházejících pracích obou autorů, byl rozšířen na nekonečně rozměrné exponenciální rodiny. Byla dokázána existence tohoto odhadu a jeho spojitost v případech kdy je věrohodnostní funkce omezená shora. Dále jsou diskutovány speciální příklady a příbuzné výsledky z literatury.
Permanent Link: http://hdl.handle.net/11104/0134488