ecmmvnrobj

缺失数据多元正态回归的对数似然函数

语法

目标= ecmmvnrobj(数据、设计参数、协方差CovarFormat)

`数据`	`NUMSAMPLES`——- - - - - -`NUMSERIES`矩阵`NUMSAMPLES`样品的`NUMSERIES`维随机向量。缺少的值表示为`南`只有完全符合标准的样品`南`年代被忽略。(忽略至少有一个的样本`南`,使用`mvnrmle`．)
`设计`	处理两种模型结构的矩阵或单元阵列: 如果`NUMSERIES = 1`，`设计`是一个`NUMSAMPLES`——- - - - - -`NUMPARAMS`已知值的矩阵。这种结构是对单个序列进行回归的标准形式。如果`NUMSERIES`≥`1`，`设计`是单元格数组。单元格数组包含一个或`NUMSAMPLES`细胞。每个单元格包含一个`NUMSERIES`——- - - - - -`NUMPARAMS`已知值的矩阵。如果`设计`有一个单细胞，它假定有相同的`设计`每个样品的矩阵。如果`设计`有多个单元格，每个单元格包含一个`设计`每个样品的矩阵。
`参数`	`NUMPARAMS`——- - - - - -`1`列向量估计的参数的回归模型。
`协方差`	`NUMSERIES`——- - - - - -`NUMSERIES`回归残差协方差估计矩阵。
`CovarFormat`	(可选)指定协方差矩阵格式的字符向量。的选择是: `“全部”`——默认的方法。协方差矩阵是一个完整矩阵。 `“对角线”`-协方差矩阵是一个对角矩阵。

目标= ecmmvnrobj(数据、设计参数、协方差CovarFormat)基于缺失数据的当前最大似然参数估计计算对数似然函数。客观的是包含最小二乘目标函数的标量。

您可以配置设计作为一个矩阵NUMSERIES = 1或者作为单元格数组NUMSERIES≥1．

介绍了R2006a

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