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        對(duì)邏輯曲線的參數(shù)進(jìn)行最小二乘估計(jì)的討論

        2016-05-14 11:11:23方茁

        方茁

        [摘 要] 以往對(duì)邏輯曲線y=

        L 1+ae-bx

        中參數(shù)L,a,b的估計(jì)往往是基于一定的經(jīng)濟(jì)意義或生物統(tǒng)計(jì)的背景,但從純粹的數(shù)學(xué)方程角度來看,當(dāng)L,a,b的取值范圍不加任何限制時(shí),是否也能估計(jì)出L,a,b呢?文章證明了當(dāng)(L,a,b)

        ∈R3

        時(shí),y=

        L 1+ae-bx

        中參數(shù)L,a,b不能用最小二乘法估計(jì),并給出了其參數(shù)在一定的限制條件下,可以用最小二乘法估計(jì).

        [關(guān)鍵詞] 邏輯曲線 參數(shù) 最小二乘估計(jì)

        [中圖分類號(hào)] G633.6 [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼] A [文章編號(hào)] 1674 6058(2016)17 0049

        一、引言

        基于殘差平方和最小的思想,最小二乘法已在社會(huì)生產(chǎn)和實(shí)踐中得到了廣泛的應(yīng)用.在解決非線性回歸模型的參數(shù)估計(jì)問題時(shí),我們往往將其轉(zhuǎn)化為線性回歸模型,進(jìn)而用最小二乘法估計(jì)出其參數(shù),但有的模型并不能通過直觀的觀察和簡(jiǎn)單的計(jì)算就能轉(zhuǎn)化為線性回歸模型,也就談不上用最小二乘法估計(jì)其參數(shù)了.這就引發(fā)了我們對(duì)非線性回歸模型的參數(shù)是否能用最小二乘法估計(jì)的沉思,如常見的邏輯曲線y=

        L 1+ae-bx

        ((L,a,b∈R3)),其參數(shù)L,a,b能否用最小二乘法的思路估計(jì)出或至少能被確定屬于一定的范圍呢?這就是本文所要研究的重點(diǎn).

        二、猜想

        任意取n個(gè)不同的樣本(xi,yi),i=1,2,…,n.只要樣本中不含用(0,y(0));那么邏輯曲線y= L 1+ae-bx ((L,a,b)∈R3)的參數(shù)L,a,b就不能用最小二乘法估計(jì)出且不能估出(L,a,b)屬于R3中某一真子空間,即無(wú)法確定(L,a,b)∈H,HR3.

        三、證明

        假設(shè)用最小二乘法可以估計(jì)出(L,a,b),盡管(L,a,b)并不一定唯一,即(L,a,b)也可屬于R3中一真子空間.

        第一步,觀察y= L 1+ae-bx ,

        ∵(xi,yi)可取n個(gè)不同的樣本,

        ∴可推斷出L的估計(jì),L≠0.

        第二步,(Ⅰ)y= L 1+ae-bx (*)兩邊同時(shí)對(duì)x求導(dǎo),得

        dy dx =by(1-

        y L

        ,其中,y(0)=

        L 1+a

        (**),

        ∴參數(shù)(L,a,b)的估計(jì)若滿足(*)式,則也滿足(**).

        (Ⅱ)考查微分方程y= L 1+ae-bx ,y(0)= L 1+a (**).

        令f(x,y)=by(

        1- y L )

        ,取R3平面上一區(qū)域D:|x| ≤h1|y|≤h2.

        不難發(fā)現(xiàn):f(x,y)在D上連續(xù),且

        |f(x1,y1)-f(x2,y2)|= 1 L |bL

        (y1-y2)

        -b(y21-y22)|≤

        b|y1-y2|+2

        bh2 L

        |y1-y2|=(b+2 bh2 L )|y1-y2|.

        故f(x,y)在D上滿足Lipschitz條件.

        ∴由常系數(shù)微分方程的解存在唯一性定理知,(**) 式滿足y(0)= L 1+a 的解在|x|≤h上存在且唯一.

        這里的h=min{h1,h2},M=max|f(x,y)|,(x,y∈D).

        (Ⅲ)現(xiàn)在解(**)式:

        1)觀察f(x,y),得:y=0或y=L為(**)的解.

        2)在f(x,y)中,令z= 1 y ,則

        dz dx =

        dz dy × dy dx =

        - 1 y2 · b L y(L-y)

        =-bz+

        b L .

        (1)

        再令z=c(x)e-bx,則

        dz dx =

        dc(x) dx e-bx-

        be-bxc(x)

        = dc(x) dx e-bx

        -bz. (2)

        比較(1)(2)得: dc(x) dx = b L ebx.

        利用變量分離法,求得:c(x)= 1 L ebx

        +C,C為任一常數(shù).

        ∴y= 1 z =

        1 c(x)

        ebx=

        L ebx+CL ebx=

        L 1+CLe-bx .

        (3)

        將y(0)=

        L 1+a

        代入(3),得:C= a L .

        ∴y= L 1+ae-bx .

        綜上,(**)式的解為y=0或L或 L 1+ae-bx .

        但由(Ⅰ)知,樣本(xi,yi)對(duì)(**)式中參數(shù)L,a,b的估計(jì)問題同樣適用.故實(shí)際操作中,由于n個(gè)樣本(xi,yi)是不同的,所以y=0,L要排除.

        綜合(Ⅱ)(Ⅲ)知,在整個(gè)實(shí)數(shù)域 R 上,(**)式的解都是存在參數(shù)(L,a,b)作最小二乘估計(jì).

        第三步,多元線性回歸方程的一般形式是y=β0+β1x1+…+βpxp,不失一般性,總可以設(shè)β0=0.因?yàn)榭梢孕问缴弦胱宰兞縳0=1,所以在理論研究時(shí),可以假設(shè)多元線性回歸模型的形式為y=β1x1+…+βpxp.

        由假設(shè)知,y= L 1+ae-bx 中參數(shù)a,b可作最小二乘估計(jì),故y= L 1+ae-bx 必可劃為線性回歸形式:g(x,y)=p(L)u(x,y)+q(a)u(x,y)+h(b)w(x,y).(4)

        由于我們是先估計(jì)出p(L),q(a),h(b)后,利用L=p(L),

        q(a)=q(a),h(b)=h(b),進(jìn)而估計(jì)出,L,a,b的,所以(4)式與y= L 1+ae-bx 實(shí)質(zhì)上對(duì)L,a,b的估計(jì)并沒有任何區(qū)別.

        故不妨設(shè)y= L 1+ae-bx 可劃為y=Lx1+ax2+bx3(5).

        (5)式中,殘差θi=

        (yi-Lxi1-axi2-bxi3)=(L,a,b)xx′(Lab)-2y′x(Lab)+y′y.

        其中,x=x11x22…xnn,y=y1y2…yn,

        ∴2xx′(Lab)-2x′y=0.

        由假設(shè)知,L,a,b可用最小二乘估計(jì)出:若(L,a,b)唯一,則r(xx′)=3;若(L,a,b)不唯一,則(L,a,b)屬于R3中一真子空間,此時(shí)r(xx′)=1或2.

        綜上,由假設(shè)得到r(xx′)>0.

        第四步,由第二步知,對(duì)y= L 1+ae-bx 中參數(shù)L,a,b的估計(jì)等價(jià)于對(duì) dy dx

        =by(1- y L ),y(0)= L 1+a 中參數(shù)L,a,b的估計(jì).

        分析后者,我們發(fā)現(xiàn)通過樣本(xi,yi)至多只能直接估出b,L,而a與樣本(xi,yi)并沒有直接關(guān)系,它只與y(0)有直接聯(lián)系,a= L y(0) -1(∵由第一步知,L≠0,∴y(0)= L 1+a ≠0).

        但實(shí)際的樣本數(shù)據(jù)中,由于(0,y(0))并未給出,故y(0)的取值范圍為R\{0}.

        現(xiàn)任意取定L,b,一方面殘差θ退化為只含a的二次函數(shù),即r,s,t∈R1→θ=θ(a)=ra2+sa+t,

        則a的估計(jì)值必須滿足θ′(a)=0.即2ra+s=0. (6)

        另一方面,a=

        L y(0)

        -1,由L≠0,y(0)的取值范圍為R\{0},得到a的取值范圍為R\{-1},故R\{-1}中任一點(diǎn)都可作為a,顯然也要滿足(6)式.

        ∴r=s=0,

        ∴θ(a)=t為常數(shù),故殘差θ與a無(wú)關(guān).

        同理,任意取定a,b,也可得到殘差θ與L無(wú)關(guān).

        故殘差θ至多與b有關(guān).

        如果θ與b有關(guān),則θ=θ(b),即y= L 1+ae-bx 可轉(zhuǎn)化為線性回歸形式,g(x,y)=h(b)w(x,y);但前式含有3個(gè)參數(shù)L,a,b,后式只含有1個(gè)參數(shù)b,顯然,這種轉(zhuǎn)化不成立.

        故殘差θ=t為常數(shù).

        反饋到第三步,可知此時(shí)的xx′=03×3,即r(xx′)=0,與假設(shè)得到的r(xx′)>0矛盾.

        ∴原假設(shè)不成立,故猜想成立.

        證畢.

        四、總結(jié)與歸納

        盡管L,a,b在非限制條件下,y= L 1+ae-bx 中的參數(shù)L,a,b不能用最小二乘法估計(jì),但在實(shí)際經(jīng)濟(jì)模型或生物統(tǒng)計(jì)模型中,L,a,b往往具有特殊的經(jīng)濟(jì)含義和現(xiàn)實(shí)意義.我們可以用其他方法先估計(jì)出L或b等,然后再利用最小二乘法估計(jì)剩余的兩個(gè)參數(shù).比如,著名的Logistic人口發(fā)展模型y= L 1+ae-bx 中的參數(shù)L代表自然資源和環(huán)境條件所能容納的最大人口數(shù)量,我們可以先根據(jù)生態(tài)學(xué)的知識(shí)預(yù)測(cè)出L,然后將y= L 1+ae-bx 轉(zhuǎn)化為線性回歸形式,即

        -bx+lna=ln( L y -1)

        ,再利用不同年份的人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和最小二乘法估計(jì)出a,b.

        [ 參 考 文 獻(xiàn) ]

        [1] 王高雄.周之銘等.常微分方程[M].北京:高等教育出版社,2007.

        [2] 北大數(shù)學(xué)系幾何與代數(shù)教研室前代數(shù)小組.高等代數(shù)[M].北京:高等教育出版社,2003.

        [3] 陳家鼎,孫山澤等.數(shù)量統(tǒng)計(jì)學(xué)講義[M].北京:高等教育出版社,2011.

        [4] 吳梅村.數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)基本原理和方法[M].成都:西南財(cái)經(jīng)大學(xué)出版社,2006.

        (特約編輯 嘉 卉)

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