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        非參數(shù)回歸模型中誤差方差的樣條估計(jì)

        2015-12-27 01:31:29武新乾
        關(guān)鍵詞:模型

        武新乾, 張 剛

        (河南科技大學(xué) 數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院 河南 洛陽 471023)

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        非參數(shù)回歸模型中誤差方差的樣條估計(jì)

        武新乾, 張 剛

        (河南科技大學(xué) 數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院 河南 洛陽 471023)

        針對(duì)具有固定設(shè)計(jì)和混合相依誤差的非參數(shù)回歸模型,構(gòu)造了誤差方差的多項(xiàng)式樣條估計(jì),證明了估計(jì)量的相合性,并且通過模擬算例說明了估計(jì)方法的可行性.

        非參數(shù)回歸; 誤差方差; 樣條估計(jì); 混合; 相合性

        0 引言

        非參數(shù)方法在回歸建模中具有靈活性,受到了許多學(xué)者的關(guān)注[1-5].考慮非參數(shù)回歸模型

        Yi=m(xi)+εi,i=1,…,n,

        (1)

        其中,xi=i/n為固定設(shè)計(jì)點(diǎn),Yi為響應(yīng)變量,m(x)為未知回歸函數(shù),{εi}是均值為0、方差為σ2的平穩(wěn)序列.

        樣條方法是一種常見的非參數(shù)估計(jì)方法.文[6]在φ-混合和α-混合誤差下討論了m(x)的B-樣條估計(jì)的全局收斂性和一致收斂性,類似文獻(xiàn)可參見文[7-10].作者主要構(gòu)造模型(1)中誤差方差的多項(xiàng)式樣條估計(jì),在文[6]中的混合誤差條件下證明誤差方差估計(jì)量的相合性,模擬結(jié)果表明了方法的可行性.

        1 樣條估計(jì)

        首先給出文[6]中回歸函數(shù)m(x)的樣條估計(jì).記Sk,v表示在區(qū)間[0,1]上具有k+1個(gè)等距結(jié)點(diǎn)(包括兩個(gè)區(qū)間端點(diǎn))的v次樣條函數(shù)空間,其B-樣條基函數(shù)記為Bkt(x) (t=1,…,k+v).又記K=k+v,(·)′表示向量的轉(zhuǎn)置.令

        Bk(x)=(Bk1(x),Bk2(x),…,BkK(x))′,

        回歸函數(shù)m(x)的樣條估計(jì)為

        (2)

        (3)

        2 主要結(jié)果

        研究估計(jì)量的性質(zhì)需要文[6]中的如下條件:

        (ⅱ)k=O(N1/(2p+1)),0

        (4)

        I1=oP(N-2(r-δ)).

        (5)

        這里φn(j)=φ(jN/n),αn(j)=α(jN/n).于是有

        所以,

        I3-σ2=OP(N-1/2),

        (6)

        這也說明I3=OP(1).由于

        因此,

        I2=oP(N-(r-δ))OP(1)=oP(N-(r-δ)).

        (7)

        綜合(4)~(7)式可得

        (8)

        3 模擬算例

        對(duì)于非參數(shù)回歸模型(1),選用文[11]中的回歸函數(shù)m(x)=50x3(1-x)3,x∈[0,1].考慮兩種隨機(jī)誤差序列{εi}:(I)εi獨(dú)立同分布并且εi~N(0,0.64);(II)εi=0.5εi-1+ei,{ei}為獨(dú)立同分布序列,且ei~N(0,0.48).這兩種隨機(jī)誤差序列均滿足定理1的條件,并且它們的方差相同,σ2=Var(εi)=0.64.

        選取ε0=0,采用三次B-樣條基函數(shù)構(gòu)造估計(jì)量,并且基于AIC和BIC準(zhǔn)則從1~10之間自動(dòng)選擇k值,其中,

        AIC=ln(RSS/n)+2K/n; BIC=ln(RSS/n)+ln(n)·K/n,

        (9)

        表1 情形(I)下誤差方差σ2的典型估計(jì)及其絕對(duì)誤差Tab.1 Typical estimates of error variance σ2 and their absolute errors under (I)

        注:括號(hào)內(nèi)數(shù)據(jù)為絕對(duì)誤差值.

        表2 情形(II)下誤差方差σ2的典型估計(jì)及其絕對(duì)誤差Tab.2 Typical estimates of error variance σ2 and their absolute errors under (II)

        注:括號(hào)內(nèi)數(shù)據(jù)為絕對(duì)誤差值.

        圖1 BIC準(zhǔn)則下誤差方差σ2的樣條估計(jì)的盒形圖Fig.1 Box plots of spline estimates of error variance σ2 under BIC

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        (責(zé)任編輯:孔 薇)

        Spline Estimate of Error Variance in Nonparametric Regression Models

        WU Xin-qian, ZHANG Gang

        (SchoolofMathematicsandStatistics,HenanUniversityofScienceandTechnology,Luoyang471023,China)

        Nonparametric regression models with fixed design and mixing dependent errors were considered. A polynomial spline estimate of error variance was constructed, and weak consistency of the estimator was proved. Meanwhile, the feasibility of the estimation was illustrated by a simulated example.

        nonparametric regression; error variance; spline estimate; mixing; consistency

        2015-04-11

        國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目,編號(hào)11326181;河南省國際科技合作計(jì)劃項(xiàng)目,編號(hào)134300510034;河南科技大學(xué)博士科研啟動(dòng)基金資助項(xiàng)目,編號(hào)4010-13480008.

        武新乾(1969-),男,河南中牟人,副教授,博士,主要從事非線性時(shí)間序列分析及應(yīng)用研究,E-mail:wuxinqian1001@163.com.

        武新乾,張剛.非參數(shù)回歸模型中誤差方差的樣條估計(jì)[J].鄭州大學(xué)學(xué)報(bào):理學(xué)版,2015,47(3):17-20.

        O212.7

        A

        1671-6841(2015)03-0017-04

        10.3969/j.issn.1671-6841.2015.03.003

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