چکیده:
مدل آمیختهی گاوسی پرکاربردترین مدل آمیختهی متناهی است. خاصیت مهم این مدل انعطافپذیری آن نسبت به توزیعهای پیوسته با اشکال گوناگون است. از آنجا که مهمترین بخش برازش یک مدل، براورد پارامترهای آن میباشد، در این جا برآنیم تا پارامترهای مدل آمیختهی گاوسی دومولفهای را از طریق چهار روش براورد کنیم. ابتدا مدل آمیختهی گاوسی را در حالت دومولفهای بیان میکنیم، سپس پارامترهای مدل را از دو روش گشتاوری و ماکسیمم درستنمایی با عنوان حل تحلیلی و عددی براورد میکنیم. در ادامه براورد پارامترها را با استفاده از الگوریتم EM به دست آورده و در انتها نیز از الگوریتم نمونهگیر گیبز برای یافتن براوردها استفاده کردهایم. در بخش نتیجهگیری، نتایج به دست آمده از روشها را با یکدیگر مقایسه میکنیم. سعی ما بر این است که یک مسئلهی براورد را با چهار روش مرسوم حل کرده و برتریها و محدودیتهای هر یک را برای کاربران مشخص کنیم.
Gaussian mixture model is the most widely used finite mixture model. The important feature of this model is its flexibility with respect to various forms of continuous distributions. Because the most important part of model fitting is the estimation of its parameters، we want to estimate two-component Gaussian mixture model parameters through the four estimation methods. We introduce a two-component Gaussian mixture model and then estimate model parameters using the method of moment and maximum likelihood by the name of analytical and numerical solutions، respectively. In continuation، the parameters are estimated using the EM algorithm and the Gibbs sampler algorithm. In conclusion، the results of these methods are compared with each other. We try to solve an estimation problem with the four common methods and introduce advantage and disadvantage of them for users.