Una comparación empírica de algunos métodos de inicialización em y criterios de selección de modelos para mezclas de distribuciones normales asimetricas (2012)
El presente artículo muestra un estudio de simulación que evalúa el desempeño del algoritmo EM utilizado para determinar estimaciones por máxima verosimilitud de los parámetros de la mezcla finita de distribuciones normales asimétricas. Diferentes métodos de inicialización, así como el número de interacciones necesarias para establecer una regla de parada especificada y algunos criterios de selección del modelo para permitir estimar el número apropiado de componentes de la mezcla han sido considerados. Los resultados indican que el algoritmo genera estimaciones razonables cuando los valores iniciales son obtenidos mediante el método de momentos, que junto con los criterios AIC, BIC, ICL o EDC constituyen una eficaz alternativa en la estimación del número de componentes de la mezcla. Resultados insatisfactorios se verificaron al estimar los parámetros de simetría, principalmente seleccionando un tamaño pequeño para la muestra, y en los casos conocidamente problemáticos en los cuales los componentes de la mezcla están suficientemente separados.