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ESAIM: PS
Volume 13, January 2009
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Page(s) | 301 - 327 | |
DOI | https://doi.org/10.1051/ps:2008010 | |
Published online | 21 July 2009 |
The likelihood ratio test for general mixture models with or without structural parameter
1
Institut de Mathématiques de Toulouse, UMR 5219,
Université Paul Sabatier, 31062
Toulouse Cedex 9, France; azais@cict.fr
2
Équipe Probabilités, Statistique et Modélisation, UMR CNRS 8628,
Université Paris-Sud, Bâtiment 425, Université de Paris-Sud, 91405 Orsay Cedex, France.
3
Université de Lyon,
Université Lyon 1, CNRS UMR 5208 Institut Camille Jordan,
Bâtiment du Doyen Jean Braconnier, 43, bd du 11 Novembre
1918, 69622 Villeurbanne Cedex, France.
Received:
26
June
2007
Revised:
6
March
2008
This paper deals with the likelihood ratio test (LRT) for testing hypotheses on the mixing measure in mixture models with or without structural parameter. The main result gives the asymptotic distribution of the LRT statistics under some conditions that are proved to be almost necessary. A detailed solution is given for two testing problems: the test of a single distribution against any mixture, with application to Gaussian, Poisson and binomial distributions; the test of the number of populations in a finite mixture with or without structural parameter.
Résumé
Nous étudions le test du rapport de vraisemblance (TRV) pour des hypothèses sur la mesure mélangeante dans un mélange en présence éventuelle d'un paramètre structurel, et ce dans toutes les situations possibles. Le résultat principal donne la distribution asymptotique du TRV sous des hypothèses qui ne sont pas loin d'être nécessaires. Nous donnons une solution détaillée pour le test d'une simple distribution contre un mélange avec application aux lois Gaussiennes, Poisson et binomiales, ainsi que pour le test du nombre de populations dans un mélange fini avec un paramètre structurel.
Mathematics Subject Classification: 62F05 / 62F12 / 62H10 / 62H30
Key words: Likelihood ratio test / mixture models / number of components / local power / contiguity
© EDP Sciences, SMAI, 2009
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