Логарифмическая функция правдоподобия для многомерной нормальной регрессии без пропуска данных
Objective = mvnrobj(Data,Design,Parameters,Covariance,CovarFormat)
|
|
| Матрица или массив ячеек, который обрабатывает две структуры модели:
|
|
|
|
|
| (Необязательно) Символьный вектор, определяющий формат ковариационной матрицы. Возможны следующие варианты:
|
Objective = mvnrobj(Data,Design,Parameters,Covariance,CovarFormat) вычисляет логарифмическую функцию правдоподобия на основе текущих оценок параметров максимального правдоподобия без пропуска данных. Objective - скаляр, содержащий функцию логарифмического правдоподобия.
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.
Хотя Design не должно иметь NaN значения, пропущенные выборки из-за NaN значения в Data также игнорируются в соответствующем Design массив.
См. разделы Многомерная нормальная регрессия, Регрессия наименьших квадратов, Ковариантно-взвешенные наименьшие квадраты, Выполнимые обобщенные наименьшие квадраты и, Казалось бы, несвязанная регрессия.