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Journal of Classification
Erschienen in:

22.04.2019

A Mixture of Coalesced Generalized Hyperbolic Distributions

verfasst von: Cristina Tortora, Brian C. Franczak, Ryan P. Browne, Paul D. McNicholas

Erschienen in: Journal of Classification | Ausgabe 1/2019

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Abstract

A mixture of multiple scaled generalized hyperbolic distributions (MMSGHDs) is introduced. Then, a coalesced generalized hyperbolic distribution (CGHD) is developed by joining a generalized hyperbolic distribution with a multiple scaled generalized hyperbolic distribution. After detailing the development of the MMSGHDs, which arises via implementation of a multi-dimensional weight function, the density of the mixture of CGHDs is developed. A parameter estimation scheme is developed using the ever-expanding class of MM algorithms and the Bayesian information criterion is used for model selection. The issue of cluster convexity is examined and a special case of the MMSGHDs is developed that is guaranteed to have convex clusters. These approaches are illustrated and compared using simulated and real data. The identifiability of the MMSGHDs and the mixture of CGHDs are discussed in an appendix.
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Metadaten
Titel
A Mixture of Coalesced Generalized Hyperbolic Distributions
verfasst von
Cristina Tortora
Brian C. Franczak
Ryan P. Browne
Paul D. McNicholas
Publikationsdatum
22.04.2019
Verlag
Springer US
Erschienen in
Journal of Classification / Ausgabe 1/2019
Print ISSN: 0176-4268
Elektronische ISSN: 1432-1343
DOI
https://doi.org/10.1007/s00357-019-09319-3

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