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        混合系數(shù)線性模型嶺估計(jì)的改進(jìn)研究

        2016-06-22 08:23:19余新宏徐宏高

        余新宏,徐宏高

        (安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)技術(shù)學(xué)院,安徽 合肥 230011)

        混合系數(shù)線性模型嶺估計(jì)的改進(jìn)研究

        余新宏,徐宏高

        (安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)技術(shù)學(xué)院,安徽 合肥 230011)

        摘要:對(duì)病態(tài)的混合系數(shù)線性模型Z(t)=[X(t)]′α+[Y(t)]′β提出了一類新的估計(jì)h-K型估計(jì).討論了此種估計(jì)的相關(guān)性質(zhì),證明了利用Stein式壓縮技術(shù)可以改進(jìn)嶺估計(jì)(在均方誤差意義下);同時(shí)給出了參數(shù)的最優(yōu)值滿足的條件,分別給出了它的上、下界,證明了h-K型估計(jì)的可容許性.

        關(guān)鍵詞:混合系數(shù)線性模型;h-K型估計(jì);Stein估計(jì);可容許性

        考慮混合系數(shù)線性模型[1]

        Z(t)=[X(t)]′α+[Y(t)]′β,

        (1)

        其中,X(t)=(X1(t),X2(t),…,XP(t))′,Y(t)=(Y1(t),Y2(t),…,Yq(t))′,X1(t),X2(t),…,XP(t),Y1(t),Y2(t),…,Yq(t)都是t的已知函數(shù),α為p×1的固定系數(shù)向量,β是q×1的隨機(jī)系數(shù)向量,且Eβ=b,Covβ=∑.

        現(xiàn)對(duì)m個(gè)樣品分別在ti1

        Z(tij)=[X(tij)]′α+[Y(tij)]′βi+εij,i=1,2,…,m,j=1,2,…,ni,ni>p+q.

        (2)

        則可得

        (3)

        記Ci=(Xi,Yi),d=(α′,b′)′,ei=Yi(βi-b)+εi,i=1,2,…,m,則式(3)可寫(xiě)為

        (4)

        (5)

        對(duì)于完全隨機(jī)的情形,文[2-4]對(duì)其參數(shù)估計(jì)以及大樣本性質(zhì)作了一些研究,而對(duì)于混合系數(shù)的線性模型還沒(méi)有過(guò)多的研究,文獻(xiàn)[1]提出了參數(shù)d的兩種形式的LS估計(jì).

        (6)

        (7)

        本文從統(tǒng)一的角度引進(jìn)了一類新的估計(jì)h-K型估計(jì),它將嶺估計(jì)RRE和Stein估計(jì)統(tǒng)一到一個(gè)較大的估計(jì)類,以尋求在均方誤差意義下對(duì)嶺估計(jì)進(jìn)一步的改進(jìn).

        1h-K型估計(jì)的基本性質(zhì)

        模型(4)和(5)的典則形式分別為

        易知:

        (8)

        證明由式(8)知

        它是h≥1上的連續(xù)函數(shù).下面考慮其零點(diǎn)存在情況.

        由證明可以得到以下結(jié)果:

        3h-K型估計(jì)的可容許性

        引理1對(duì)線性回歸模型Y=Xβ+e,e~(0,V),假設(shè)X=I,則AY是β的可容許估計(jì)的充要條件為:1)AV對(duì)稱;2)A的所有特征根在[0,1]內(nèi).

        Λ(hΛ+K)-1Q′C′DCQ=Q′C′DCQΛ(hΛ+K)-1.

        證明將模型(5)變?yōu)?C′C)-1C′Z=d+(C′C)-1C′e,(C′C)-1C′e~(0,(C′C)-1C′DC(C′C)-1),由引理知,

        Λ(hΛ+K)-1Q′C′DCQ=Q′C′DCQΛ(hΛ+K)-1,

        且Q′(hC′C+QKQ′)-1Q′Q(C′C)-1Q=(hΛ+K)-1,顯然A的特征值均在[0,1]內(nèi),結(jié)論得證.

        4結(jié)論

        本文建立在文獻(xiàn)[1-7]的基礎(chǔ)上,為病態(tài)混合系數(shù)線性回歸模型的有偏估計(jì)提供改進(jìn)的技術(shù)途徑,從而在處理病態(tài)混合系數(shù)的經(jīng)濟(jì)模型時(shí),應(yīng)用Stein式壓縮達(dá)到對(duì)LS估計(jì)的進(jìn)一步改進(jìn),使某些經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象可以在嶺估計(jì)得到合理的解釋.

        參考文獻(xiàn):

        [1] 莊東辰,茆詩(shī)松.混合系數(shù)線性模型的參數(shù)估計(jì)[J].應(yīng)用概率統(tǒng)計(jì),1996,12(1):81-87.

        [2]RAOCR.Thetheoryofleastsquareswhentheparameterarestochasticanditsapplicationtotheanalysisofgrowthecurves[J].Biomitrika,1965,52(3/4):447-458.

        [3] 李莉,余新宏.聚集數(shù)據(jù)線性模型一種有偏估計(jì)[J].阜陽(yáng)師范學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2012,29(1):43-45.

        [4]JOHANSENS.Asymptoticinferenceinrandomcoefficientregressionmodesl[J].ScandJStatis,1982,9(4):201-207.

        [5] 陳靜.混合系數(shù)線性模型參數(shù)的嶺估計(jì)[J].青島大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2013,20(2):37-41.

        [6] 張建軍,吳曉平,劉敏林.線性回歸系數(shù)Stein估計(jì)的改進(jìn)研究[J].海軍工程學(xué)院學(xué)報(bào),2014,16(4):22-25.

        [7] 劉謝進(jìn),繆柏其.Bayes線性無(wú)偏最小方差估計(jì)相對(duì)于嶺估計(jì)的優(yōu)良性[J].華中師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2013,47(5):605-609.

        On the Improvement of the Ridge Estimators in the Mixed-Effect Coefficient Linear Model

        YU Xinhong, XU Honggao

        (Economy and Technology Institute, Anhui Agricultural University, Hefei 230011,China)

        Abstract:The paper first proposes the h-K type estimators of the coefficients in the mixed-effect linear model Z(t)=[X(t)]′α+[Y(t)]′β in the ill condition. The ridge estimators are improved by applying the idea of James-Stein regression under the mean square error criterion, then the optimal condition for the parameter is given, and each of its upper bound and lower bound is examined respectively. The h-K type estimators are proved to be admissible.

        Key words:mixed-effect linear model; h-K type estimators; Stein estimators; admissibility

        收稿日期:2015-10-28

        基金項(xiàng)目:安徽省高校自然科學(xué)研究重點(diǎn)項(xiàng)目(KJ2016A246);安徽省大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計(jì)劃項(xiàng)目(201513616009).

        通信作者:余新宏(1982—),男,講師,主要從事數(shù)理統(tǒng)計(jì)研究.E-mail:yxh229913@126.com

        doi:10.3969/j.issn.1674-232X.2016.03.017

        中圖分類號(hào):O212.4MSC2010: 62H12

        文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A

        文章編號(hào):1674-232X(2016)03-0316-05

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