رحمان فرنوش - Iran University of Science and Technology, Tehran, Iran.
افشین فلاح - Imam Khomeini International University, Gazvin, Iran.
آرزو حاجی رجبی - Iran University of Science and Technology, Tehran, Iran.

برای آزمون فرضیه همگنی مدل­های آمیخته، معمولا از آزمون نسبت درستنمایی اصلاح شده که مبتنی بر افزودن یک تابع تاوان مناسب به تابع لگ درستنمایی می­باشد، استفاده می­شود. کارایی این آزمون به شدت تحت تاثیر شکل تابع تاوان انتخابی است. انتخاب تابع تاوان در این نوع آزمون معمولا براساس پرهیز از پیچیدگی و میسر بودن برآورد پارامترها صورت می­پذیرد، که لزوما نتایج مطلوبی به دنبال ندارد. در این مقاله یک تابع تاوان جامع در نظر گرفته شده است، که دارای یک پارامتر تعیین کننده شکل است. سپس پارامتر تعیین کننده شکل این تابع با استفاده از رهیافت بیزی، به صورت پسینی برآورد شده­ اند. نشان داده شده است که رهیافت بیزی پیشنهادی در برآورد پارامترهای مدل، در مقایسه با رهیافت بسامدی، به مراتب کارایی مطلوب تری دارد. این کارایی خصوصا در شرایط شناخت ناپذیری توزیع آمیخته که روش­های بسامدی کارایی اندکی دارند، بیشتر است.

Likelihood Ratio Test, Penalty Function, EM Algorithm, Monte Carlo Markov Chain. Hazard., آزمون نسبت درستنمایی, تابع تاوان, الگوریتم EM, زنجیرهای مارکوف مونت کارلوئی