生命分配プラットフォームの競合リスク混合における最適化手法JMPは、生命分配プラットフォームで競合するリスクの混合をどのように最適化しますか（どの方法が使用されますか）？ ありがとうございました！
分析その他Re：生命分配プラットフォームの競合リスク混合における最適化手法推論方法ですか？ 最尤法です。
Re：生命分配プラットフォームの競合リスク混合における最適化手法最尤法の場合、どのように計算されますか？ たとえば、初期条件はクラスターを使用して設定されるため、期待値最大化（EM）アルゴリズムを使用して行われると推測しています。
Re：生命分配プラットフォームの競合リスク混合における最適化手法番号。 MLEを見つけるための最適化方法は、LifeDistributionのNewton-Raphsonです。 この場合、EMはMLEを見つけるための代替手段になる可能性がありますが、それが唯一のアプローチではありません。
競合するリスク混合の尤度関数は、どの分布が関係しているかに関係なく、同じ一般的な形式を持ちます。 この文脈での尤度の定義は、MeekerとEscobarによるセクション2.4「信頼性データの統計的手法における尤度」に記載されています。
特に、競合するリスク混合物の尤度関数は、そのセクションの対応する関数を競合するリスク分布の対応する関数に置き換えることによって得られます。その定義は、セクション15.2.2直列のコンポーネントを持つシステムにあります。本。 このセクションでは分布関数を定義しますが、それに応じて生存関数と密度関数を導出できます。
Re：生命分配プラットフォームの競合リスク混合における最適化手法ご説明ありがとうございます！ ニュートンラプソンの場合、初期条件に単一クラスター、分離可能クラスター、および重複クラスター設定があるのはなぜですか？ また、分離可能なクラスターまたはオーバーラップするクラスター設定にある場合、JMPはデータのどの部分が区分されているかをどのように決定しますか？
