趙晶晶，張曉冉，徐玉民

(燕山大學(xué) 理學(xué)院 河北 秦皇島 066004)

缺失數(shù)據(jù)下廣義線性回歸擬似然估計(jì)的相合性和漸近正態(tài)性

趙晶晶，張曉冉，徐玉民

(燕山大學(xué) 理學(xué)院 河北 秦皇島 066004)

研究了形如L(β)=ΣiZi(yi-μ(ZiTβ))=0的擬似然方程在協(xié)變量數(shù)據(jù)有缺失時(shí)，方程未知參數(shù)估計(jì)的相合性和漸近正態(tài)性.假設(shè)存在協(xié)變量數(shù)據(jù)完整的一個(gè)有效樣本，且是總樣本的一個(gè)簡(jiǎn)單隨機(jī)子樣本，基于EM算法，提出了一種新的處理協(xié)變量中有不完整數(shù)據(jù)的擬似然方程的求解法，即通過(guò)有效數(shù)據(jù)線性預(yù)測(cè)補(bǔ)足協(xié)變量數(shù)據(jù)缺失部分，并且證明了當(dāng)樣本量n→∞，在滿足一些正則條件下所得出的新擬似然方程有解，且該解具有相合性和漸近正態(tài)性.

廣義線性模型； 擬似然估計(jì)； 不完全協(xié)變量； 相合性； 漸近正態(tài)性

0 引言

在廣義線性模型中，設(shè)響應(yīng)變量yi(i=1,…,n)相互獨(dú)立，服從指數(shù)型分布

exp(θiTyi-b(θi))dv(yi),i=1,…,n,

(1)

其中協(xié)變量Zi為q維列向量，yi的期望和線性預(yù)測(cè)因子ZiTβ有關(guān)系ui=h(ZiTβ)，其中h:Rq→Rq是一對(duì)一光滑映射，β∈Rq是未知的回歸參數(shù)，β*為其真值.函數(shù)h的逆稱(chēng)為聯(lián)系函數(shù)，μi=E(yi)=b′(θi)，di=Var(yi)=b″(θi).不難得到似然方程

(2)

擬似然方法的提出舍棄了響應(yīng)變量服從指數(shù)型分布的假定，并分離了均值和方差的結(jié)構(gòu).事實(shí)上只需正確指定其一階距和二階距就可在適當(dāng)條件下得到參數(shù)的相合估計(jì)及其大樣本性質(zhì)[1].文獻(xiàn)[2]提出只要均值函數(shù)假定正確，就可以預(yù)先假定響應(yīng)變量的“工作分布”進(jìn)而用“工作方差”Λ(·)替代(2)中的真實(shí)方差∑(·)，并保留響應(yīng)變量獨(dú)立的假設(shè)，從而得到擬似然方程

文獻(xiàn)[3-7]研究了形如

L(β)=ΣiZi(yi-μ(ZiTβ))=0

(3)

本文研究形如(3)的擬似然方程在協(xié)變量數(shù)據(jù)部分缺失時(shí)參數(shù)估計(jì)的相合性和漸近正態(tài)性.當(dāng)協(xié)變量數(shù)據(jù)有缺失時(shí)，方程(3)無(wú)法求解.由于有效樣本是總樣本的一個(gè)簡(jiǎn)單隨機(jī)子樣本，可以只根據(jù)有效樣本估計(jì)出β.然而，舍棄不完全的觀測(cè)會(huì)導(dǎo)致估計(jì)效能的減小，尤其當(dāng)有效數(shù)據(jù)占據(jù)比例較小時(shí).文獻(xiàn)[8]對(duì)GLM中不完整的協(xié)變量數(shù)據(jù)問(wèn)題，基于投影思想通過(guò)線性補(bǔ)足缺失協(xié)變量數(shù)據(jù)，在一定正則條件下得到了似然方程(2)參數(shù)估計(jì)的相合性和漸近正態(tài)性.受其思想啟發(fā)，類(lèi)似于EM算法[9]，本文提出通過(guò)補(bǔ)足協(xié)變量缺失數(shù)據(jù)來(lái)得出(3)相合性和漸近正態(tài)性的方法.

假定能夠完全觀測(cè)到的Zi是來(lái)自容量為n的總樣本的一個(gè)隨機(jī)子樣本，子樣本大小為m，稱(chēng)這個(gè)子樣本為有效樣本，剩余的n-m個(gè)為無(wú)效樣本,且有效比m/n→ρ∈(0,1]當(dāng)n→∞.記V={1,…,m}和NV={m+1,…,n}分別為有效樣本和無(wú)效樣本的標(biāo)識(shí).記Zi=(ZiT,XiT)T，其中Zi表示在樣本中總能觀測(cè)到的協(xié)變量向量部分，Xi表示只能在有效樣本中觀測(cè)到的協(xié)變量向量部分.當(dāng)協(xié)變量能夠完全觀測(cè)到時(shí)仍記為Zi.對(duì)于一般的有自然聯(lián)系的GLM，

(4)

是基于有效數(shù)據(jù)的擬似然估計(jì)方程.如果有效樣本是有代表性的，則可用作無(wú)偏估計(jì)方程.

(5)

1 相合性和漸近正態(tài)性

其中,

對(duì)于β*鄰域B內(nèi)的β，在一些正則條件下有

上式是由于E(hgT){E(ggT)}-1=(0,Ir)，Ir是維數(shù)為r=dim(h)單位矩陣，0表示r維0向量.由于

F(β)≡-limnn-1?L(β)/?β=ρE(dZZT)+(1-ρ)E(dZhT)[E(dhhT)]-1E(dhZT).

定理1在滿足以下正則條件下

1)β∈Θ，Θ是Rq的一個(gè)緊的凸的子集，真實(shí)的參數(shù)β*位于Θ的內(nèi)部；

2)(yi,Zi,Xi)，i=1,…,n，獨(dú)立同分布；

3)對(duì)每個(gè)Zi，μ關(guān)于β二次可導(dǎo)；

4)矩陣F*≡F(β*)存在且正定；

其中

2 定理的證明

2.1相合性

當(dāng)滿足下列條件時(shí)β的估計(jì)是相合的：

(a)?L(β)/?β的分量在Θ中存在且是連續(xù)的;(b)當(dāng)n→∞矩陣n-1?L(β)/?β在β*處以概率1負(fù)定；(c)n-1?L(β)/?β依概率一致的收斂到F(β)，對(duì)于β∈B；(d)當(dāng)n→∞，n-1L(β*)=OP(1).

根據(jù)定理1條件3)可知(a)成立；根據(jù)條件4)和定理1上面的結(jié)果可知(b)成立；根據(jù)5)，并對(duì)在巴拿赫空間取值的隨機(jī)變量運(yùn)用強(qiáng)大數(shù)定律可獲得n-1?L(β)/?β的一致收斂性[10]，因此(c)成立；最后根據(jù)第一節(jié)后面部分的討論可知(d)成立.

2.2正態(tài)性

=Γ*TE{h(y-gTα*)2hT}Γ*.

因此由中心極限定理可知A服從均值為零方差為ΣNV的漸近正態(tài)分布.由條件2)知

記R=E(ggT)，

=R-1E{g(μ*-gTα*)}{g(μ*-gTα*)}TR-1

=R-1E{g(μ*-gTα*)2gT}R-1=Λα.

Σα=Var(Γ*TB·C)

=Γ*TBVar(C)BTΓ*=Γ*TE(hgT)ΛαE(ghT)Γ*

=Γ*TE(hgT){E(ggT)}-1E{g(μ*-gTα*)2gT}{E(ggT)}-1E(ghT)Γ*

=Γ*TE{h(μ*-gTα*)2hT}Γ*.

上式是因?yàn)镋(hgT){E(ggT)}-1=(0,Ir)，g=g(y,Z)≡(y,hT)T.

=(1-ρ)E[Z(y-μ*)(gTα*-

μ*)gT]{E(ggT)}-1E(ghT)Γ*.

記ΣC=E[Z(y-μ*)(gTα*-μ*)gT]{E(ggT)}-1E(ghT)Γ*，又因?yàn)镋(hgT){E(ggT)}-1=(0,Ir)，g=g(y,Z)≡(y,hT)T，因此

ΣC=E[Z(y-μ*)(gTα*-μ*)gT]{E(ggT)}-1E(ghT)Γ*

=E[Z(y-μ*)(gTα*-μ*)hT]Γ*.

由于gTα*是μ*基于g=g(y,Z)≡(y,hT)T的最小二乘估計(jì)，可以寫(xiě)成gTα*=αy*y+(1-αy*)hTθ*，其中hTθ*為μ*基于h的最小二乘估計(jì)，

αy*是α*對(duì)應(yīng)于y的分量，則代入上式化簡(jiǎn)可得

=E{αy*Z(y-μ*)2hT}Γ*=αy*E(d*ZhT)Γ*.

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ConsistencyandAsymptoticNormalityofQuasi-likelihoodEstimatorinGeneralizedLinearModelswithMissingData

ZHAO Jing-jing，ZHANG Xiao-ran，XU Yu-min

(SchoolofScience，YanshanUniversity，Qinhuangdao066004，China)

The consistency and asymptotic normality of quasi-likelihood estimating equation asL(β)=ΣiZi(yi-μ(ZiTβ))=0 was considered when part of the covariates were incomplete in generalized linear models. It was assumed that there existed a validation sample in which the data was complete .And it was a simple random subsample from the whole sample. Based on the EM-solution, a new method was proposed to estimate the regression coefficients with incomplete covariables by linear predict the incomplete co-variable data.When it was sufficiently large, the estimate was consistency and asymptotic normality under some regularity conditions.

generalized linear models; quasi-likelihood estimation; incomplete covariable; consistency; asymptotic normality

O 212.4

A

1671-6841(2011)03-0043-05

2010-05-28

趙晶晶(1986-)，女，碩士研究生，主要從事廣義線性模型參數(shù)估計(jì)性質(zhì)研究，E-mail:zhaojj0418@126.com.