statsmodels.tsa.statespace.dynamic_factor_mq.DynamicFactorMQ.observed_information_matrix¶

DynamicFactorMQ.observed_information_matrix(params, transformed=True, includes_fixed=False, approx_complex_step=None, approx_centered=False, **kwargs)¶

观测信息矩阵

Parameters:¶

paramsarray_like, optional

要评估对数似然函数的参数数组。

**kwargs

传递给卡尔曼滤波器的额外关键字参数。更多详情请参见KalmanFilter.filter。

注释

此方法来自Harvey（1989年），该方法表明信息矩阵仅依赖于梯度中的项。此实现部分是解析的，部分是数值近似，因此，因为它使用信息矩阵的解析公式，并结合数值计算的梯度元素。

参考文献

哈维, 安德鲁 C. 1990. 预测, 结构时间序列模型和卡尔曼滤波器. 剑桥大学出版社.