王惠文，王圣帥，黃樂樂，王成

(北京航空航天大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，北京100191)

符號數(shù)據(jù)分析(SDA)可以對海量巨維數(shù)據(jù)的分析提供行之有效的解決思路，因而成為目前統(tǒng)計(jì)學(xué)研究的前沿領(lǐng)域，具有眾多的理論研究成果和廣泛的實(shí)際應(yīng)用案例［1-4］.區(qū)間數(shù)據(jù)作為一種符號數(shù)據(jù)，因其具有廣泛的應(yīng)用價(jià)值而得到關(guān)注［5-6］.尤其在面對海量數(shù)據(jù)時(shí)，采用區(qū)間數(shù)據(jù)可以極大地約簡原始數(shù)據(jù)，進(jìn)而基于區(qū)間數(shù)據(jù)分析的方法進(jìn)行數(shù)據(jù)處理［7-9］.

區(qū)間數(shù)據(jù)分析的眾多研究文獻(xiàn)，無論是采用頂點(diǎn)法、均值法還是引入內(nèi)積運(yùn)算、平方范數(shù)等，都是基于數(shù)據(jù)在某一個(gè)閉區(qū)間(或緊致集合)上服從均勻分布的假定，且區(qū)間數(shù)據(jù)分析的理論性質(zhì)均基于此假定.而在實(shí)際數(shù)據(jù)處理中，假設(shè)數(shù)據(jù)來源于某一固定區(qū)間，并且在該區(qū)間上服從均勻分布，通常是難以滿足的.例如在統(tǒng)計(jì)學(xué)處理中，通常會假設(shè)數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布而不是均勻分布.一旦均勻分布這一假定不滿足，其良好的理論性質(zhì)均不再成立.因此，均勻分布這一假定在區(qū)間數(shù)據(jù)分析中起著基礎(chǔ)性的重要作用，需要對區(qū)間數(shù)據(jù)分析的這一假定進(jìn)行重新審視，并在數(shù)據(jù)不服從均勻分布時(shí)給出合理化的解決方法［10-11］.

基于以上考慮，僅假定原始數(shù)據(jù)來源于某一連續(xù)分布，本文提出一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的變換，對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行該變換后，從理論上證明在樣本容量足夠大時(shí)其服從均勻分布，在實(shí)際數(shù)據(jù)處理操作中可對其是否服從均勻分布進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)，進(jìn)而可采用已有的區(qū)間數(shù)據(jù)分析方法進(jìn)行后續(xù)分析，如主成分分析、回歸分析等.數(shù)據(jù)模擬的結(jié)果可以看出，經(jīng)過變換后的數(shù)據(jù)基本可以通過假設(shè)檢驗(yàn)，即使是在樣本量較小的情形下.

1 基于經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)的變換

本節(jié)從最簡單的情形出發(fā)，基于經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)給出數(shù)據(jù)變換公式.

設(shè)X為服從某一連續(xù)分布的隨機(jī)變量，(x1，x2，…，xn)是已得到的一組樣本數(shù)據(jù)，將其轉(zhuǎn)化為區(qū)間數(shù)據(jù)的方法是取其最大值和最小值作為區(qū)間的兩個(gè)端點(diǎn)，假定其他樣本在這個(gè)區(qū)間服從均勻分布［5］.這一假定明顯過于嚴(yán)格，如果樣本服從其他分布，會導(dǎo)致這一假定及其后續(xù)分析的結(jié)果失效.

令X的分布函數(shù)為 F(t)，經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)Fn(t)定義為

其中I為示性函數(shù).注意到，對于任意給定的t，nFn(t)服從二項(xiàng)分布，即 nFn(t)～B(n，F(xiàn)(t))，從而可以計(jì)算Fn(t)的期望和方差為

?參見龔?fù)⑻懂?dāng)代法律帝國主義的本質(zhì)及其表征——以列寧〈帝國主義論〉為方法論視角》，《法治現(xiàn)代化研究》2017年第5期。

從而可知，經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)Fn(t)二階收斂到真實(shí)的分布函數(shù)F(t).

設(shè)隨機(jī)變量F(X)的分布函數(shù)為H，則有

由此可知，F(xiàn)(X)服從(0，1)區(qū)間上的均勻分布(U(0，1))，而 Fn(Xi)二階收斂到 F(Xi).因而在樣本量足夠大時(shí)可以近似認(rèn)為Fn(Xi)服從(0，1)上的均勻分布.

從以上分析可知，對于原始數(shù)據(jù)(x1，x2，…，xn)可以通過式(3)的變換得到(z1，z2，…，zn)，轉(zhuǎn)化為理論上服從(0，1)均勻分布的區(qū)間數(shù)據(jù)進(jìn)行后續(xù)的處理和分析.

這里使用經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)對真實(shí)的分布函數(shù)進(jìn)行估計(jì)，但經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)不是可逆的，可以考慮采用其他估計(jì)量.例如在單調(diào)約束下采用核方法等非參數(shù)方法進(jìn)行估計(jì)，在一定光滑性條件下保證得到的估計(jì)量具有逆函數(shù)，從而保證變換是可逆的.直接對分布函數(shù)F(t)進(jìn)行估計(jì)，需要考慮單調(diào)約束;如果轉(zhuǎn)化為估計(jì)密度函數(shù)f(t)，則不需要在單調(diào)約束條件下進(jìn)行估計(jì)，并且密度估計(jì)具有較多的已有成果可以借鑒，這里考慮核密度估計(jì)方法［12］，之后通過積分變換得到分布函數(shù)的估計(jì)量.

將式(1)換一種表達(dá)形式為其中ωi=1/n可看作是基于離散均勻測度構(gòu)造的權(quán)重，將這一權(quán)重函數(shù)進(jìn)行推廣可以得到核估計(jì)，具體過程如下.

其中，K(·)是核函數(shù);h是窗寬.通常核函數(shù)K(·)是對稱函數(shù)，且滿足:

常見的核函數(shù)有正態(tài)核、Epanechnikov等，具體可參見文獻(xiàn)［13］.由于(x)非負(fù)，所以估計(jì)得到的F^(t)具有單調(diào)性，因而這是個(gè)可逆變換.在使用核方法進(jìn)行估計(jì)時(shí)，核函數(shù)的選擇并不關(guān)鍵，重要的是要對窗寬h進(jìn)行選擇.這里采用基于似然函數(shù)的交叉驗(yàn)證指標(biāo):

2 變換后的假設(shè)檢驗(yàn)

第1節(jié)中本文基于經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)構(gòu)造了變換，本節(jié)討論對變換后的數(shù)據(jù)進(jìn)行是否服從均勻分布的假設(shè)檢驗(yàn).

考慮如下假設(shè)檢驗(yàn)問題:

針對數(shù)據(jù)是否服從某一給定分布的假設(shè)檢驗(yàn)問題，文獻(xiàn)中有著較多的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量，基本上分為基于經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)的、基于次序統(tǒng)計(jì)量的和基于距離的3 種［14］，包括常見的 Kolmogorov-Smirnov統(tǒng)計(jì)量［15］、Anderson-Darling 統(tǒng)計(jì)量［16］、Cramér-von Mises統(tǒng)計(jì)量［17］等.文獻(xiàn)［18］提出了式(6)和式(7)的統(tǒng)計(jì)量，與常見的統(tǒng)計(jì)量相比具有較高的功效，因此這里采用該統(tǒng)計(jì)量.

其中z(i)為第i個(gè)次序統(tǒng)計(jì)量.ZA，ZC的精確分布難以得到，文獻(xiàn)［18］給出了各個(gè)水平下ZA和ZC在不同樣本容量時(shí)的拒絕域.(z1，z2，…，zn)通過均勻分布假設(shè)檢驗(yàn)，則可以采用區(qū)間數(shù)據(jù)分析的方法進(jìn)行后續(xù)分析.由于經(jīng)過第1節(jié)中的變換后得到的zn=1，因此筆者對文獻(xiàn)［18］中的統(tǒng)計(jì)量略加改造.

注意到，經(jīng)過變換后的數(shù)據(jù)均分布在(0，1)上，從而不需要估計(jì)均勻分布所在區(qū)間的端點(diǎn)值.實(shí)際上，文獻(xiàn)中通常是采用最小值和最大值來作為區(qū)間端點(diǎn)的估計(jì)值.在均勻分布情形下可以證明，最小值和最大值并非區(qū)間端點(diǎn)的無偏估計(jì)量.本文的方法避免了這一偏差的存在.

3 基于變換數(shù)據(jù)的區(qū)間數(shù)據(jù)分析

本節(jié)將原始數(shù)據(jù)經(jīng)過變換后得到的數(shù)據(jù)整理成區(qū)間數(shù)據(jù)表，以便進(jìn)行后續(xù)分析.

根據(jù)原始數(shù)據(jù)定義數(shù)據(jù)矩陣如下:

其中X的每一行為一組觀測數(shù)據(jù)，每一列為一個(gè)變量的觀測值.假設(shè)觀測值分為M類，不妨令(x1，…，xn1)，(xn1+1，…，xn2)，…，(xnM－1+1;xn)分別屬于不同的類別，即樣本本身具有一定的分類結(jié)構(gòu)，這種情形在數(shù)據(jù)分析中經(jīng)常會出現(xiàn).因此，可以對變換后的數(shù)據(jù)分組進(jìn)行約簡，將其整理成區(qū)間數(shù)據(jù)表.

定義

則可以得到

進(jìn)一步對每一類內(nèi)部的樣本進(jìn)行整理可以得到這時(shí)得到的數(shù)據(jù)表為Y，是個(gè)典型的區(qū)間數(shù)據(jù)表，基于此可以進(jìn)行主成分、回歸分析等.

經(jīng)過變換后得到的區(qū)間數(shù)據(jù)所有的取值都落在0～1之間.從數(shù)據(jù)信息的角度考慮，所做變換相當(dāng)于對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行了方差壓縮，消除了不同變量量綱不同的影響.

類似于經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)變換，也可以對數(shù)據(jù)進(jìn)行基于核估計(jì)函數(shù)的變換，然后整理成區(qū)間數(shù)據(jù)表.

4 數(shù)據(jù)模擬

4.1 數(shù)據(jù)模擬1

本節(jié)討論在不同樣本容量下，取自不同分布(正態(tài)分布N(0，1)、指數(shù)分布Exp(2)、柯西分布Cauchy和均勻分布 U(0，1)，U(5，10))的樣本，經(jīng)過變換后是否能通過均勻分布檢驗(yàn)，采用第2節(jié)中提到的統(tǒng)計(jì)量.表1是模擬的結(jié)果.每組模擬進(jìn)行1000次，計(jì)算原假設(shè)不被拒絕的頻率(在0.05的水平下)，采用的統(tǒng)計(jì)量是ZA.

表1 對不同樣本容量下來自不同分布的樣本進(jìn)行均勻分布檢驗(yàn)的結(jié)果Table1 Test results on unifrom distribution with different sample sizes and distributions

由表1的結(jié)果可知，如果數(shù)據(jù)本身來源于某些不是均勻分布的常見分布，進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)時(shí)很難認(rèn)為其服從均勻分布;只有當(dāng)原始數(shù)據(jù)來源于均勻分布時(shí)，可以在一定水平下不能拒絕其來自于均勻分布.而采用經(jīng)過變換后的數(shù)據(jù)時(shí)，數(shù)據(jù)都成為樣本容量倒數(shù)的整數(shù)倍，因而可以通過檢驗(yàn)，是來自均勻分布的.

4.2 數(shù)據(jù)模擬2

筆者在不同分布中分別采用經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)和核估計(jì)方法對分布函數(shù)進(jìn)行估計(jì)，具體結(jié)果如圖1所示.這里所適用的樣本容量是50.樣本容量為50時(shí)，二者都較好地?cái)M合了分布函數(shù).隨著樣本容量增大，二者對分布函數(shù)的擬合都具有較好效果.經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)是階梯函數(shù)，比較粗糙，而分布函數(shù)的核估計(jì)則相對光滑.

表2給出了利用經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)和核方法對分布函數(shù)進(jìn)行估計(jì)的偏差.在模擬中，隨著樣本容量的增大，兩種估計(jì)的偏差都在不斷減小，但核方法在區(qū)間端點(diǎn)處對分布函數(shù)的估計(jì)效果略差.在數(shù)據(jù)來源于重尾分布(表2中所示的Cauchy分布)時(shí)，兩種估計(jì)的偏差相對都較大.

圖1 對不同分布的分布函數(shù)分別采用經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)和核方法進(jìn)行估計(jì)的結(jié)果Fig.1 Simulation results for estimating the cumulative distribution function by empirical distribution and kernel method

表2 不同分布不同樣本容量下使用經(jīng)驗(yàn)分布和核估計(jì)的偏差Talbe 2 Bias of estimation for distributions by empirical distribution and kernel estimator with different sample sizes

5 結(jié)論

本文針對區(qū)間數(shù)據(jù)分析中的均勻分布基本假定在實(shí)際數(shù)據(jù)分析中往往得不到滿足的情況，提出一種利用連續(xù)型隨機(jī)變量的性質(zhì)，依賴經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)和核估計(jì)方法對其分布函數(shù)進(jìn)行估計(jì)，從而構(gòu)造了兩種數(shù)據(jù)變換，使得經(jīng)過變換后的數(shù)據(jù)滿足均勻分布的假設(shè).因此，在使用區(qū)間數(shù)據(jù)分析方法前，應(yīng)先對數(shù)據(jù)是否服從均勻分布進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)，若無法通過檢驗(yàn)則考慮對數(shù)據(jù)進(jìn)行變換，本文基于經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)給出了這樣的變換.以變換后的數(shù)據(jù)作為分析對象，進(jìn)行后續(xù)的區(qū)間數(shù)據(jù)分析更加合理.所提出的變換可推廣到使用區(qū)間數(shù)據(jù)分析方法的數(shù)據(jù)預(yù)處理中，使得已有的分析方法更加嚴(yán)謹(jǐn).

進(jìn)行變換后的數(shù)據(jù)滿足均勻分布的假設(shè)，可進(jìn)行主成分分析、聚類分析、回歸分析等，這是下一步的研究工作.

References)

［1］ Sankararaman S，Mahadevan S.Likelihood-based representation of epistemic uncertainty due to sparse point data and/or interval data［J］.Reliability Engineering ＆ System Safety，2011，96(7):814-824.

［2］ Diday E，Noirhomme-Fraiture M.Symbolic data analysis and the SODAS software［M］.London:Wiley Online Library，2008:81-92.

［3］ Billard L.Symbolic data analysis:what is it?［M］.New York:Springer，2006:261-268.

［4］ Diday E，Esposito F.An introduction to symbollic data analysis and the SODAS software［J］.Intelligent Data Analysis，2003，7(6):583-601.

［5］ Wang H W，Guan R，Wu J J.CIPCA:complete-informationbased principal component analysis for interval-valued data［J］.Neurocomputing，2012，86:158-169.

［6］ Wang H W，Guan R，Wu J J.Linear regression of interval-valued data based on complete information in hypercubes［J］.Journal of Systems Science and Systems Engineering，2012，21(4):422-442.

［7］ Yue Z L.A group decision making approach based on aggregating interval data into interval-valued intuitionistic fuzzy information［J］.Applied Mathematical Modelling，2014，38(2):683-698.

［8］ Cerny M，Hladík M.The complexity of computation and approximation of the t-ratio over one-dimensional interval data［J］.Computational Statistics and Data Analysis，2014，80:26-43.

［9］ Yang X J，Yan L L，Peng H，et al.Encoding words into cloud models from interval-valued data via fuzzy statistics and membership function fitting［J］.Knowledge-Based Systems，2014，55:114-124.

［10］ 郭均鵬，陳穎，李汶華.一般分布區(qū)間型符號數(shù)據(jù)的K均值聚類方法［J］.管理科學(xué)學(xué)報(bào)，2013，16(3):21-28.Guo J P，Chen Y，Li W H.K-means clustering of generally distributed interval symbolic data［J］.Journal of Management Sciences in China，2013，16(3):21-28(in Chinese).

［11］ 高颯.一般分布區(qū)間型符號數(shù)據(jù)的聚類分析方法研究［D］.天津:天津大學(xué)，2009.Gao S.The clustering analysis of generally distributed interval symbolic data［D］.Tianjin:Tianjin University，2009(in Chinese).

［12］ Silverman B W.Density estimation for statistics and data analysis［M］.London:Chapman and Hall，1986:34-48.

［13］ Fan J Q，Yao Q W.Nonlinear time series:nonparametric and parametric methods［M］.New York:Springer Verlag，2003:193-212.

［14］ Marhuenda Y，Morales D，Pardo M C.Power results of tests for the uniform distribution，I-2005-09［R］.Spain:Miguel Hernandez University of Elche，2005.

［15］ Kolmogorov A N.Sulla determinazione empirica di una legge di distribuzione［J］.G Inst Ital Att，1933，4:83-91.

［16］ Sinclair C D，Spurr B D.Approximations to the distribution function of the anderson:darling test statistic［J］.Journal of the American Statistical Association，1988，83(404):1190-1191.

［17］ Conover W J.Practical nonparametric statistics［M］.New York:Wiley，1999:63-70.

［18］ Zhang J.Powerful goodness-of-fit tests based on the likelihood ratio［J］.Journal of the Royal Statistical Society，Series B(Statistical Methodology)，2002，64(2):281-294.