r - ガムの多次元ガウス

Question

見つけたドキュメントとディスカッションを読んでいますが、答えが得られなかったので、誰かが助けてくれることを願っています.

gam最適化アルゴリズム (EM) のコンテキストで  使用したい。より単純なシナリオでは、 を使用して 1 次元ガウス分布を当てはめたい場合はgam、

fit <- gam(y ~ 1)

ただし、私の場合、2つの合併症があります。

1. Myyは 2 次元ガウスです。と
2. フィッティングから( mu1、sigma1、mu2、 )が必要なだけでなく、オブザーバブルのいくつかの非線形関数も必要です。sigma2mu1mu2

gamこの場合でも を利用できるのか、それとも独自の関数を作成する必要があるのか​​を知りたいです。

編集：

正確には、問題は次の形式にあります

n(x, mu1, sigma1) * n(y, x + mu2(beta), sigma2)

ここn()で、 はガウス pdf でxあり、yは独立変数であり、 は独立変数mu2の (非線形) 関数ですbeta。