matlab里aic和bic矩阵
时间: 2023-07-13 20:06:36 浏览: 135
在Matlab中,可以使用`aicbic`函数来计算AIC和BIC矩阵。该函数的语法如下:
```
[aic, bic] = aicbic(loglik, numparams, numobs)
```
其中,`loglik`是一个包含每个观察值的对数似然值的向量,`numparams`是模型中的参数数量,`numobs`是观察值的数量。
函数将返回AIC和BIC矩阵,分别存储在`aic`和`bic`变量中。这些矩阵的行数和列数都等于`numobs`,并且每个元素表示使用对应行和列的观察值拟合模型时的AIC或BIC值。
下面是一个简单的示例,展示如何使用`aicbic`函数计算AIC和BIC矩阵:
```matlab
% 创建一个包含100个随机观察值的向量
data = randn(100, 1);
% 创建一个包含不同均值和方差的5个正态分布模型
models = gmdistribution(randn(5, 1), rand(5, 1), rand(5, 1));
% 计算每个模型在数据上的对数似然值
loglik = log(pdf(models, data));
% 计算AIC和BIC矩阵
[numobs, nummodels] = size(loglik);
[aic, bic] = aicbic(loglik, nummodels, numobs);
```
在这个示例中,我们首先创建了一个包含100个随机观察值的向量`data`,然后创建了5个正态分布模型`models`,每个模型都有不同的均值和方差。接下来,我们使用`pdf`函数计算每个模型在数据上的对数似然值,并将这些值存储在`loglik`向量中。最后,我们使用`aicbic`函数计算AIC和BIC矩阵,并将结果存储在`aic`和`bic`变量中。