Institute of Information Theory and Automation

You are here

Bibliography

Conference Paper (Czech conference)

Generalized maximum likelihood estimates for infinite dimensional exponential families

Csiszár I., Matúš František

: Prague Stochastics 2006, p. 288-297 , Eds: Hušková M., Janžura M.

: Prague Stochastics 2006, (Prague, CZ, 21.08.2006-25.08.2006)

: CEZ:AV0Z10750506

: T46376, , IAA100750603, GA AV ČR

: exponential family, likelihood function, maximum likelihood estimate, Kullback-Leibler divergence minimization, generalized information projection, moment and marginal constraints

(eng): 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.

(cze): 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.

: 12

: BD

2019-01-07 08:39