ecmnfish

Матрица информации о Фишере

Синтаксис

Fisher = ecmnfish(Data,Covariance,InvCovariance,MatrixFormat)

Аргументы

Data

NUMSAMPLES- NUMSERIES матрица наблюдаемых многомерных нормальных данных

Covariance

NUMSERIES- NUMSERIES матрица с оценкой ковариации Data

InvCovariance

(Необязательно) Инверсия ковариационной матрицы: inv(Covariance)

MatrixFormat

(Необязательно) Вектор символов, который идентифицирует параметры, включенные в матрицу информации о Фишере. Если MatrixFormat = [] или '', метод по умолчанию full используется. Выбор параметра

  • full — (Значение по умолчанию) Вычисляет полную матрицу информации о Фишере.

  • meanonly — Вычислите только компоненты матрицы информации о Фишере, сопоставленной со средним значением.

Описание

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.

Представлено до R2006a
Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте