mvregresslike
负对数似然多元回归
句法
nlogL = mvregresslike（X，Y，B，SIGMA，ALG）
[nlogL，COVB] = mvregresslike（...）
[nlogL，COVB] = mvregresslike（...，类型，格式）
描述
nlogL = mvregresslike（X，Y，B，SIGMA，计算负对数似然ALG）nlogL为的多变量回归d在维多元意见ñ-通过-d矩阵ÿ在基质上或单元阵列中的预测变量X，评价了p×1列向量b系数估计和的d-通过-d矩阵SIGMA指定的行的协方差ÿ。如果d= 1，X可以是ñ-通过-p设计预测变量的矩阵。对于任何价值d，X也可以是长度的单元阵列ñ，每个含有细胞d-通过-p设计为一个多变量观测矩阵。如果所有的观测具有相同d-通过-p设计矩阵，X可以是单个细胞。
为NaN价值观X要么ÿ被视为失踪。在遗漏值观察X被忽略。在遗漏值的处理ÿ依赖于指定的算法ALG。
ALG应该匹配使用的算法mvregress以获得系数估计b，并且必须是下列之一：
'ECM'- ECM算法'CWLS'- 最小二乘有条件通过加权SIGMA'MVN'- 在任何遗漏值省略行后多因素一般预算计算ÿ
[nlogL，COVB] = mvregresslike（...）还返回一个估计的协方差矩阵COVB参数估计值的b。
[nlogL，COVB] = mvregresslike（...，指定的类型和格式类型，格式）COVB。
类型或者是：
“麻袋”- 要使用Hessian或观测信息。这种方法考虑到由于数据缺失的不确定因素增加。这是默认的。“费舍尔”- 要使用费或预期的信息。此方法使用预期的信息的完整数据，并且不包括不确定性由于数据缺失。
格式或者是：
“测试版”- 计算COVB对于b只要。这是默认的。'充分'- 计算COVB对彼此而言b和SIGMA。
介绍了在R2007a
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