Introducción de información a priori en GrzLinModel::@WgtReg

[vdebuen]

Actualmente las estrategias MMS para modelos lineales generalizados ponderados, es decir, las que heredan de GrzLinModel::@WgtReg, como QltvRespModel::@WgtProbit y QltvRespModel::@WgtLogit, no tienen en cuenta los prior sobre combinaciones de variables.

Ciertamente, en un primer momento no era posible definirlos, pero hace ya casi un año que es posible hacerlo en TOL (ver ticket ​tol-project:#1040)

Habría que ver cómo es la información disponible en MMS para crear una API lo más sencilla posible.

(Más adelante os daré más detalles y algún ejemplo)

Concretamente, el tipo de prior combinado admisible sería una multinormal completamente genérica, tal y como se describe en la ​wiki de BysPrior

[vdebuen]

Según tengo entendido, el usuario de MMS define los prior combinados cada uno por separado de forma independiente, con cada fila por separado con su fila c, su media escalar mu y su desviación escalar sigma.

Luego MMS ya se encarga de normalizar cada fila dividiendo c y mu por su sigma, y luego concatenando las filas c normalizadas en una matriz C única y las mu escalares normalizadas en un vector columna MU

Puesto que MMS ahora mismo no soporta matrices de covarianzas arbitrarias para los prior lo más cómodo es crear una API en la que no tenga que introducir más que las matrices C y MU estandarizadas como se acaba de explicar.

Los prior univariantes entiendo que van por otra parte, no se concatenan a esas matrices. Ahora mismo en el miembro Set prior de la regresión generalizada se están pasando sólo prior univariantes creados con la estructura BysPrior::@PsbTrnNrmUnfSclDst. Pues bien, simplemente habría que añadir a ese conjunto una instancia BysPrior::@MultiNormal.LinComb.01::Create(C,MU)

[atorre]

Alguna fecha estimada para resolver este ticket?