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我试图实现家庭数据的EM算法，我假设我的观察具有多变量t分布。我每个家庭只有两个兄弟姐妹，所以所有的家庭组都只有两个观察。基本上我试图按照这篇文章中的E（C）M步骤： https://pdfs.semanticscholar.org/9445/ef865c4eb1431f9cb2abdb5efc1c361172cc.pdf多变量t混合模型的EM算法
但是，现在我不确定EM是否适合这种数据，家庭的对角线。
因此，这里是我的家庭结构如何
fam_id = sort(rep(1:5, 2))
Z= matrix(0, nrow = length(fam_id), ncol = length(unique(fam_id)))
colnames(Z) = unique(fam_id)
k = 1
i = 1
# Random effects dummy matrix
while (k <= ncol(Z)) {
Z[i:(i+1), k] = c(1, 1)
k = k +1
i = i+2
}
> Z
1 2 3 4 5
[1,] 1 0 0 0 0
[2,] 1 0 0 0 0
[3,] 0 1 0 0 0
[4,] 0 1 0 0 0
...
5日迭代说，相关矩阵的PSI后不EM算法扼流圈的R例如：
在solve.default错误（psi_hat ）： 系统在计算上是单数
如果任何人都可以对此有所了解，我会非常高兴！