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
- 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
- NUMPARAMS
. Первый NUMSERIES
параметры являются оценками для среднего значения данных в Mean
и остающийся NUMSERIES*(NUMSERIES + 1)/2
параметры являются оценками для нижнего треугольного фрагмента ковариации данных в Covariance
, в упорядоченном по строкам 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
.