Exponenta Banner
exponenta event banner

mvnrobj

Логарифмическая функция логарифмической правдоподобности для многомерной нормальной регрессии без пропущенных данных

Синтаксис

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

Аргументы

Data

NUMSAMPLES-by- NUMSERIES матрица с NUMSAMPLES выборки NUMSERIES-мерный случайный вектор. Если выборка данных имеет отсутствующие значения, представленные как NaNs, выборка игнорируется. (Использование ecmmvnrmle для обработки отсутствующих данных.)

Design

Матрица или массив ячеек, который обрабатывает две структуры модели:

  • Если NUMSERIES = 1, Design является NUMSAMPLES-by- NUMPARAMS матрица с известными значениями. Эта структура является стандартной формой для регрессии в одной серии.

  • Если NUMSERIES ≥ 1, Design - массив ячеек. Массив ячеек содержит один или NUMSAMPLES камеры. Каждая камера содержит NUMSERIES-by- NUMPARAMS матрица известных значений.

    Если Design имеет одну камеру, она принята такой же Design матрица для каждой выборки. Если Design имеет более одной камеры, каждая камера содержит Design матрица для каждой выборки.

Parameters

NUMPARAMS-by- 1 Вектор-столбец оценок параметров регрессионной модели.

Covariance

NUMSERIES-by- NUMSERIES матрица оценок для ковариации невязок регрессии.

CovarFormat

(Необязательно) Вектор символов, который задает формат ковариационной матрицы. Возможны следующие варианты:

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

  • 'diagonal' - Ковариационная матрица является диагональной матрицей.

Описание

Objective = mvnrobj(Data,Design,Parameters,Covariance,CovarFormat) вычисляет функцию логарифмической правдоподобности на основе текущих оценок максимального параметра правдоподобия без недостающих данных. Objective является скаляром, который содержит функцию логарифмической правдоподобности.

Примечания

Можно конфигурировать Design как матрица, если NUMSERIES = 1 или как массив ячеек, если NUMSERIES ≥ 1.

  • Если Design является массивом ячеек и NUMSERIES = 1каждая камера содержит NUMPARAMS Вектор-строка.

  • Если Design является массивом ячеек и NUMSERIES > 1каждая камера содержит NUMSERIES-by- NUMPARAMS матрица.

Хотя Design не должен иметь NaN значения, проигнорированные выборки из-за NaN значения в Data также игнорируются в соответствующих Design массив.

Примеры

См. Многомерная нормальная регрессия, регрессия методом наименьших квадратов, ковариационная взвешенная методом наименьших квадратов, допустимые обобщенные методом наименьших квадратов и, кажется, несвязанная регрессия.

См. также

| |

Темы

Введенный в R2006a

Financial Toolbox

Поддержка