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Resumo Apresenta-se um algoritmo amplamente aplicável para o cálculo de estimativas de máxima verossimilhança a partir de dados incompletos em vários níveis de generalidade. Desenvolve-se a teoria que mostra o comportamento monótono da função de verossimilhança e a convergência do algoritmo. Muitos exemplos são esboçados, incluindo situações com valores faltantes, aplicações a dados agrupados, censurados ou truncados, modelos de mistura finita, estimação de componentes de variância, estimação de hiperparâmetros, mínimos quadrados iterativamente ponderados e análise fatorial.
Dempster et al. (Qui,) estudaram esta questão.
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