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