Стандартные погрешности для среднего значения и ковариации неполных данных
[StdMean,StdCovariance] = ecmnstd(Data,Mean,Covariance,Method)
|
|
|
|
|
|
| (Необязательно) метод указания Вектора символов оценки для вычислений стандартной погрешности. Методы:
|
[StdMean, StdCovariance] = ecmnstd(Data,Mean,Covariance,Method) вычисляет стандартные погрешности для среднего значения и ковариации неполных данных.
StdMean NUMSERIES- 1 вектор-столбец стандартных погрешностей оценок для каждого элемента среднего векторного Mean.
StdCovariance NUMSERIES- NUMSERIES матрица стандартных погрешностей оценок для каждого элемента ковариационной матрицы Covariance.
Используйте эту стандартную программу после оценки среднего значения и ковариации Data с ecmnmle. Если средние и отличные элементы ковариации обработаны как параметр θ по оценке наибольшего правдоподобия полных данных, то как количество демонстрационных увеличений, θ достигает асимптотической нормальности, таким образом что
где E [θ] является средним значением, и I (θ) является матрицей информации о Фишере.
С недостающими данными Гессиан H (θ) является хорошим приближением для получения информации о Фишере (который может только быть аппроксимирован, когда данные отсутствуют).
Обычно желательно использовать Method по умолчанию поскольку результирующие стандартные погрешности включают увеличенную неопределенность из-за недостающих данных. В частности, стандартные погрешности, вычисленные с Гессианом, обычно больше, чем стандартные погрешности, вычисленные с матрицей информации о Фишере.
Эта стандартная программа является медленной для NUMSERIES > 10 или NUMSAMPLES > 1000.