Матрица информации о Фишере
Fisher = ecmnfish(Data,Covariance,InvCovariance,MatrixFormat)
|
|
|
|
| (Необязательно) Инверсия ковариационной матрицы: |
| (Необязательно) Вектор символов, который идентифицирует параметры, включенные в матрицу информации о Фишере. Если
|
Fisher = ecmnfish(Data,Covariance,InvCovariance,MatrixFormat) вычисляет NUMPARAMS-by-NUMPARAMS матрица информации о Фишере на основе текущих оценок параметра, где
NUMPARAMS = NUMSERIES*(NUMSERIES + 3)/2
если MatrixFormat = 'full' и
NUMPARAMS = NUMSERIES
если MatrixFormat = 'meanonly'.
Матрица данных имеет NaNs для недостающих наблюдений. Многомерная нормальная модель имеет
NUMPARAMS = NUMSERIES + NUMSERIES*(NUMSERIES + 1)/2
отличные параметры. Поэтому полная матрица информации о Фишере имеет размер NUMPARAMS-by-NUMPARAMS. Первые параметры NUMSERIES являются оценками для среднего значения данных в Mean, и остающиеся параметры NUMSERIES*(NUMSERIES + 1)/2 являются оценками для нижнего треугольного фрагмента ковариации данных в Covariance в главном строкой порядке.
Если MatrixFormat = 'meanonly', количество параметров сокращено к NUMPARAMS = NUMSERIES, где матрица информации о Фишере вычисляется для средних параметров только. В этом формате стандартная программа выполняется самый быстрый.
Эта стандартная программа ожидает инверсию ковариационной матрицы как вход. Если вы не передаете в инверсии, стандартная программа вычисляет ее. Можно получить приближение для стандартных погрешностей нижней границы оценки параметров от
Stderr = (1.0/sqrt(NumSamples)) .* sqrt(diag(inv(Fisher)));
Из-за недостающей информации эти стандартные погрешности могут быть меньшими, чем предполагаемые стандартные погрешности, выведенные из ожидаемой матрицы Гессиана. Чтобы видеть различие, сравните со стандартными погрешностями, вычисленными с ecmnhess.