Многомерная нормальная регрессия

Регрессионный анализ, с отсутствующими данными или без них, с использованием основанных на вероятностях методов для многомерной нормальной регрессии

Функции

расширить все

ecmnfishИнформационная матрица Фишера
ecmmvnrfishИнформационная матрица Фишера для многомерной модели нормальной регрессии
ecmnhessГессиан отрицательной логарифмической функции логарифмической правдоподобности
ecmninitНачальное среднее и ковариационное
ecmnobjМногомерная нормальная отрицательная логарифмическая функция логарифмической правдоподобности
ecmnmleСреднее и ковариация неполных многомерных нормальных данных
ecmnstdСтандартные ошибки для среднего и ковариации неполных данных
ecmmvnrstdОцените стандартные ошибки для многомерной модели нормальной регрессии
mvnrmleМногомерная нормальная регрессия (игнорируйте отсутствующие данные)
ecmmvnrobjЛогарифмическая функция логарифмической правдоподобности для многомерной нормальной регрессии с отсутствующими данными
ecmlsrmleРегрессия методом наименьших квадратов с отсутствующими данными
ecmlsrobjЛогарифмическая функция логарифмической правдоподобности для регрессии методом наименьших квадратов с отсутствующими данными
ecmmvnrmleМногомерная нормальная регрессия с отсутствующими данными
mvnrfishИнформационная матрица Фишера для многомерной нормальной или методом наименьших квадратов регрессии
mvnrobjЛогарифмическая функция логарифмической правдоподобности для многомерной нормальной регрессии без пропущенных данных
mvnrstdОцените стандартные ошибки для многомерной модели нормальной регрессии
convert2surПреобразуйте многомерную нормальную регрессионую модель в, казалось бы, несвязанную регрессионую (SUR) модель

Примеры и как

Многомерные функции нормальной регрессии

Financial Toolbox™ имеет ряд функций для многомерной нормальной регрессии с отсутствующими данными или без них.

Портфели с отсутствующими данными

В этом примере показано, как использовать отсутствующие алгоритмы данных для оптимизации портфеля и для оценки.

Оценка с отсутствующими данными

Оценка коэффициентов модели ценообразования капитальных активов с неполными данными цен на акции.

Модель ценообразования капитальных активов с отсутствующими данными

Этот пример иллюстрирует реализацию модели ценообразования капитальных активов (CAPM) при наличии отсутствующих данных.

Концепции

Многомерные нормальные типы регрессии

Оценка параметров регрессионной модели с помощью многомерной нормальной регрессии.

Многомерная нормальная регрессия

Использование основанных на вероятностях методов для многомерной модели нормальной регрессии.

Оценка максимальной вероятности с отсутствующими данными

Оценка параметров многомерной модели нормальной регрессии с использованием максимальной оценки правдоподобия.

Поиск и устранение проблем

Поиск и устранение проблем многомерной нормальной регрессии

Решение различных технических и эксплуатационных трудностей с многомерной нормальной регрессией.

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте