On the estimation of path analysis models with hidden variables

TL;DRAbstract

Riassunto: Il presente lavoro illustra un metodo per ottenere le stime di massima verosimiglianza utilizzando l’algoritmo EM per la classe dei modelli grafici direzionati aciclici (DAG) Gaussiani, in cui si marginalizza rispetto ad un nodo. Gli errori standard dei parametri stimati vengono calcolati utilizzando una formula esplicita che permette di ottenere la matrice di informazione osservata.

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