close Warning: Can't synchronize with repository "(default)" (/var/svn/mms does not appear to be a Subversion repository.). Look in the Trac log for more information.

Changes between Initial Version and Version 1 of Ticket #183


Ignore:
Timestamp:
Apr 27, 2010, 3:51:09 PM (16 years ago)
Author:
Pedro Gea
Comment:

En MMS los valores omitidos tanto en el output como en los inputs se consideran parámetros del modelo, y por tanto se intentan estimar. Si la estrategia utilizada para estimarlos fracasa se obtendrán errores como los que comentas.

Estimate es incapaz de estimar omitidos en inputs, y como se ve en el ejemplo que citas, BSR no es infalible. La presencia de omitidos en las series ha de tratarse como un aspecto más del modelo y por tanto hay que tener cuidado con ellos en el diseño del modelo.

Legend:

Unmodified
Added
Removed
Modified

  • Ticket #183

    • Property Status changed from new to closed
    • Property Resolution changed from to fixed

  • Ticket #183 – Description

    initial v1  
    1212logaritmica (por tanto se genera un omitido donde la variable es tiene
    1313valores nulos), se obtiene el error
    14 
    15 "ERROR: [36] No es posible aplicar CholeskiFactor a una matriz virtual no
     14{{{
     15ERROR: [36] No es posible aplicar CholeskiFactor a una matriz virtual no
    1616tiene bastantes filas para construir S = X' X  Cholmod.R.Sparse(69x80)
    17 "
     17}}}
    1818
    1919que es la opción 2.