Exponenta Banner
exponenta event banner

ecmmvnrobj

Логарифмическая функция правдоподобия для многомерной нормальной регрессии с отсутствующими данными

Синтаксис

Objective = ecmmvnrobj(Data,Design,Parameters,Covariance,CovarFormat)

Аргументы

Data

NUMSAMPLESоколо-NUMSERIES матрица с NUMSAMPLES образцы NUMSERIES-мерный случайный вектор. Отсутствующие значения представлены как NaNs. Только образцы, которые полностью NaNs игнорируются. (Игнорировать образцы хотя бы с одним NaN, использовать mvnrmle.)

Design

Матрица или массив ячеек, который обрабатывает две структуры модели:

  • Если NUMSERIES = 1, Design является NUMSAMPLESоколо-NUMPARAMS матрица с известными значениями. Эта структура является стандартной формой для регрессии в одном ряду.

  • Если NUMSERIES ≥ 1, Design является массивом ячеек. Массив ячеек содержит один или NUMSAMPLES клетки. Каждая ячейка содержит NUMSERIESоколо-NUMPARAMS матрица известных значений.

    Если Design имеет одну ячейку, предполагается, что она имеет одну и ту же Design матрица для каждого образца. Если Design имеет более одной ячейки, каждая ячейка содержит Design матрица для каждого образца.

Parameters

NUMPARAMSоколо-1 столбчатый вектор оценок для параметров регрессионной модели.

Covariance

NUMSERIESоколо-NUMSERIES матрица оценок для ковариации остатков регрессии.

CovarFormat

(Необязательно) Символьный вектор, определяющий формат ковариационной матрицы. Возможны следующие варианты:

  • 'full' - Метод по умолчанию. Ковариационная матрица является полной матрицей.

  • 'diagonal' - ковариационная матрица является диагональной матрицей.

Описание

Objective = ecmmvnrobj(Data,Design,Parameters,Covariance,CovarFormat) вычисляет логарифмическую функцию правдоподобия на основе текущих оценок параметров максимального правдоподобия с отсутствующими данными. Objective - скаляр, содержащий объективную функцию наименьших квадратов.

Примечания

Можно настроить Design в качестве матрицы, если NUMSERIES = 1 или в виде массива ячеек, если NUMSERIES ≥ 1.

  • Если Design является массивом ячеек и NUMSERIES = 1, каждая ячейка содержит NUMPARAMS вектор строки.

  • Если Design является массивом ячеек и NUMSERIES > 1, каждая ячейка содержит NUMSERIESоколо-NUMPARAMS матрица.

Примеры

См. разделы Многомерная нормальная регрессия, Регрессия наименьших квадратов, Ковариантно-взвешенные наименьшие квадраты, Выполнимые обобщенные наименьшие квадраты и, Казалось бы, несвязанная регрессия.

См. также

| |

Темы

Представлен в R2006a

Документация по комплекту финансовых инструментов

Поддержка