主要内容

Ecmnobj.

多变量正常否定对数似函数

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句法

目标= ecmnobj（数据，平均，协方差）
目标= Ecmnobj（___，胆大规）

描述

例子

客观的= ecmnobj（数据那吝啬的那协方差）评估否定的日志似然函数Ecmnmle.。

用Ecmnobj.估计平均值和协方差后数据和Ecmnmle.。

例子

客观的= ecmnobj（___那Cholcovariance.）为此添加可选参数Cholcovariance.。

例子

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此示例显示如何计算12个计算机技术库存每日返回数据的观察到的负对数函数的值，有六个硬件和六家软件公司

加载ecmtechdemo.mat

该数据的时间段从2000年4月19日至2005年4月18日延伸。资产第六股是谷歌（GOGOG），该谷歌（Goog）于2004年8月19日开始交易。因此，2004年8月20日之前的所有退货都丢失了代表为南s。此外，亚马逊（Amzn）还有几天，过去五年分散的缺失值。

[Ecmmean，Ecmcovar] = Ecmnmle（数据）
ecmmean =12×10.0008 0.0008 -0.0005 0.0002 0.0011 0.0038 -0.0003 -0.0000 -0.0003 -0.0000⋮
Ecmcovar =12×12.0.0012 0.0005 0.0006 0.0005 0.0005 0.0003 0.0005 0.0003 0.0006 0.0003 0.0005 0.0006 0.0005 0.0024 0.0007 0.0006 0.0010 0.0004 0.0005 0.0003 0.0006 0.0004 0.0006 0.0012 0.0006 0.0007 0.0013 0.0007 0.0007 0.0003 0.0006 0.0004 0.0008 0.0005 0.0008 0.0008 0.0005 0.0006 0.0007 0.0009 0.0006 0.0002 0.0005 0.0003 0.0007 0.0004 0.0005 0.0007 0.0005 0.00100.0007 0.0006 0.0016 0.0006 0.0005 0.0003 0.0006 0.0004 0.0007 0.0011 0.0003 0.0004 0.0003 0.0002 0.0006 0.0022 0.0001 0.0002 0.0002 0.0001 0.0003 0.0016 0.0005 0.0005 0.0006 0.0005 0.0005 0.0001 0.0009 0.0003 0.0005 0.0004 0.0005 0.0006 0.0003 0.0003 0.0004 0.0003 0.0003 0.0002 0.0003 0.0005 0.0004 0.0003 0.0004 0.0004 0.0006 0.0006 0.0008 0.00070.0006 0.0002 0.0005 0.0004 0.0011 0.0005 0.0007 0.0007 0.0003 0.0004 0.0005 0.0004 0.0004 0.0001 0.0004 0.0003 0.0005 0.0006 0.0004 0.0005⋮

评估否定的日志似然函数Ecmnmle.， 用Ecmnobj.基于当前的最大似然参数估计。

目标= ecmnobj（数据，ecmmean，Ecmcovar）
目标= -3.0898e + 04

输入参数

全部收缩

数据，指定为numsamples.-经过-numseries.矩阵与numsamples.样品A.numseries.- 类随机向量。缺少值表示南s。

数据类型：双倍的

最大似然参数估计的含义数据使用ECM算法指定为anumseries.-经过-1柱矢量。

关于协方差的最大似然参数估计数据使用ECM算法指定为anumseries.-经过-numseries.矩阵。

（可选）Cholesky协方差矩阵的分解，指定为矩阵使用辣椒作为：

CHOL（协方差）

数据类型：双倍的

输出参数

全部收缩

观察到的负对数似然函数的价值数据，作为数值返回。

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