Логарифмическая функция правдоподобия для многомерной нормальной регрессии с недостающими данными
Objective = ecmmvnrobj(Data,Design,Parameters,Covariance,CovarFormat)
|
|
| Матрица или массив ячеек, который обрабатывает две образцовых структуры:
|
|
|
|
|
| (Необязательно) Вектор символов, который задает формат для ковариационной матрицы. Выбор:
|
Objective = ecmmvnrobj(Data,Design,Parameters,Covariance,CovarFormat)
вычисляет логарифмическую функцию правдоподобия на основе текущих оценок параметра наибольшего правдоподобия с недостающими данными. Objective
является скаляром, который содержит целевую функцию наименьших квадратов.
Можно сконфигурировать Design
как матрицу если NUMSERIES = 1
или как массив ячеек если NUMSERIES
≥ 1
.
Если Design
является массивом ячеек и NUMSERIES
= 1
, каждая ячейка содержит вектор - строку NUMPARAMS
.
Если Design
является массивом ячеек и NUMSERIES
> 1
, каждая ячейка содержит NUMSERIES
-by-NUMPARAMS
матрица.
Смотрите многомерную нормальную регрессию, регрессию наименьших квадратов, метод взвешенных наименьших квадратов ковариации, выполнимые обобщенные наименьшие квадраты и на вид Несвязанную регрессию.
ecmmvnrmle
| mvnrmle
| mvnrobj