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Stan
2.5.0
probability, sampling & optimization
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#include <boost/random/normal_distribution.hpp>#include <boost/random/variate_generator.hpp>#include <stan/math/matrix_error_handling.hpp>#include <stan/math/error_handling.hpp>#include <stan/math/error_handling/dom_err.hpp>#include <stan/prob/constants.hpp>#include <stan/prob/traits.hpp>#include <stan/agrad/rev.hpp>#include <stan/meta/traits.hpp>#include <stan/agrad/rev/matrix.hpp>#include <stan/agrad/rev/matrix/to_var.hpp>#include <stan/math/matrix/add.hpp>#include <stan/math/matrix/dot_product.hpp>#include <stan/math/matrix/inverse_spd.hpp>#include <stan/math/matrix/log.hpp>#include <stan/math/matrix/log_determinant_spd.hpp>#include <stan/math/matrix/multiply.hpp>#include <stan/math/matrix/quad_form.hpp>#include <stan/math/matrix/subtract.hpp>#include <stan/math/matrix/tcrossprod.hpp>#include <stan/math/matrix/trace_quad_form.hpp>#include <stan/math/matrix/transpose.hpp>Go to the source code of this file.
Namespaces | |
| stan | |
| Probability, optimization and sampling library. | |
| stan::prob | |
| Templated probability distributions. | |
Functions | |
| template<bool propto, typename T_y , typename T_F , typename T_G , typename T_V , typename T_W , typename T_m0 , typename T_C0 > | |
| return_type< T_y, typename return_type< T_F, T_G, T_V, T_W, T_m0, T_C0 >::type > ::type | stan::prob::gaussian_dlm_obs_log (const Eigen::Matrix< T_y, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic > &y, const Eigen::Matrix< T_F, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic > &F, const Eigen::Matrix< T_G, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic > &G, const Eigen::Matrix< T_V, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic > &V, const Eigen::Matrix< T_W, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic > &W, const Eigen::Matrix< T_m0, Eigen::Dynamic, 1 > &m0, const Eigen::Matrix< T_C0, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic > &C0) |
| The log of a Gaussian dynamic linear model (GDLM). More... | |
| template<typename T_y , typename T_F , typename T_G , typename T_V , typename T_W , typename T_m0 , typename T_C0 > | |
| return_type< T_y, typename return_type< T_F, T_G, T_V, T_W, T_m0, T_C0 >::type > ::type | stan::prob::gaussian_dlm_obs_log (const Eigen::Matrix< T_y, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic > &y, const Eigen::Matrix< T_F, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic > &F, const Eigen::Matrix< T_G, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic > &G, const Eigen::Matrix< T_V, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic > &V, const Eigen::Matrix< T_W, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic > &W, const Eigen::Matrix< T_m0, Eigen::Dynamic, 1 > &m0, const Eigen::Matrix< T_C0, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic > &C0) |
| template<bool propto, typename T_y , typename T_F , typename T_G , typename T_V , typename T_W , typename T_m0 , typename T_C0 > | |
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| The log of a Gaussian dynamic linear model (GDLM) with uncorrelated observation disturbances. More... | |
| template<typename T_y , typename T_F , typename T_G , typename T_V , typename T_W , typename T_m0 , typename T_C0 > | |
| return_type< T_y, typename return_type< T_F, T_G, T_V, T_W, T_m0, T_C0 >::type > ::type | stan::prob::gaussian_dlm_obs_log (const Eigen::Matrix< T_y, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic > &y, const Eigen::Matrix< T_F, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic > &F, const Eigen::Matrix< T_G, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic > &G, const Eigen::Matrix< T_V, Eigen::Dynamic, 1 > &V, const Eigen::Matrix< T_W, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic > &W, const Eigen::Matrix< T_m0, Eigen::Dynamic, 1 > &m0, const Eigen::Matrix< T_C0, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic > &C0) |