主要内容

Ecmmvnrfish.

用于多变量正常回归模型的Fisher信息矩阵

句法

fisher = ecmmvnrfish(数据,设计,协方差,方法,matrixformat,covarformat)

争论

数据

numsamples.-经过-numseries.矩阵与numsamples.样品A.numseries.- 类随机向量。缺少值表示为s。只有完全的样品s被忽略了。(忽略至少一个的样本, 用mvnrfish.。)

设计

处理两个模型结构的矩阵或单元格数组:

  • 如果numseries = 1设计是A.numsamples.-经过-numparams.具有已知值的矩阵。这种结构是单一系列回归的标准形式。

  • 如果numseries.1设计是一个小区阵列。单元阵列包含一个或一个numsamples.细胞。每个细胞包含一个numseries.-经过-numparams.已知值的矩阵。

    如果设计有一个细胞,假设具有相同的设计每个样本的矩阵。如果设计具有多个细胞,每个细胞包含一个设计每个样本的矩阵。

协方差

numseries.-经过-numseries.回归残差协方差估计估计。

方法

(可选)识别信息矩阵计算方法的字符矢量:

  • 黑森西- 默认方法。使用观察到的日志似然函数的预期Hessian矩阵。建议使用该方法,因为所得标准错误包含由于缺失数据而增加的不确定性。

  • 渔民- 使用Fisher信息矩阵。

MatrixFormat.

(可选)标识要包含在Fisher信息矩阵中的参数的字符矢量:

  • 满的- 默认格式。为模型和协方差参数估计计算全Fisher信息矩阵。

  • 副扫描- 仅计算与模型参数估计相关联的Fisher信息矩阵的组件。

Covarformat

(可选)字符向量,用于指定协方差矩阵的格式。选择是:

  • '满的'- 默认方法。协方差矩阵是完整的矩阵。

  • '对角线'- 协方差矩阵是对角线矩阵。

描述

fisher = ecmmvnrfish(数据,设计,协方差,方法,matrixformat,covarformat)基于当前最大似然或最小二乘参数估计计算缺失数据的最大似然或最小二乘参数计算。

渔民是A.numparams.-经过-numparams.fisher信息矩阵或黑森州矩阵。的大小numparams.取决于MatrixFormat.以及当前参数估计。如果matrixformat ='full'

numparams = numseries *(NumSeries + 3)/ 2

如果matrixformat ='paramonly'

numparams = numseries.

笔记

Ecmmvnrfish.如果计算完整的Fisher信息矩阵,请缓慢运行。

例子

多变量正常回归最小二乘回归协方差加权最小二乘可行的广义最小二乘, 和看似无关的回归

在R2006A介绍