Hierarchical Mixtures-Of-Experts for Exponential Family Regression Models: Approximation and Maximum Likelihood Estimation

We consider hierarchical mixtures-of-experts (HME) models where exponential family regression models with generalized linear mean functions of the form $\psi (\alpha +{\bf x}^{T}\boldsymbol{\beta})$ are mixed. Here ψ (·) is the inverse link function. Suppose the true response y follows an exponent... Ausführliche Beschreibung

1. Person: Jiang, Wenxin
Weitere Personen: Tanner, Martin A. verfasserin
Quelle: in The annals of statistics : an official journal of the Institute of Mathematical Statistics Vol. 27, No. 3 (1999), p. 987-1011
Weitere Artikel
Format: Online-Artikel
Sprache: English
Veröffentlicht: 1999
Beschreibung: Online-Ressource
Schlagworte: research-article
Primary 62G07
Secondary 41A25
Approximation rate
Exponential family
Generalized linear models
Hellinger distance
Hierarchical mixtures-of-experts
Kullback-Leibler divergence
Maximum likelihood estimation
Mean square error
Online Zugang: Volltext
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Anmerkung: Copyright: Copyright 1999 The Institute of Mathematical Statistics

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