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        對線性回歸模型新有偏估計 β?= (K, c)的進(jìn)一步討論

        2016-07-25 09:32:00隋丹陽鄂英力遼寧裝備制造職業(yè)技術(shù)學(xué)院沈陽06高明實(shí)驗(yàn)學(xué)校沈陽0000
        電大理工 2016年2期

        隋丹陽鄂英力遼寧裝備制造職業(yè)技術(shù)學(xué)院 (沈陽 06)高明實(shí)驗(yàn)學(xué)校 (沈陽 0000)

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        對線性回歸模型新有偏估計 β?= (K, c)的進(jìn)一步討論

        隋丹陽1鄂英力2
        1遼寧裝備制造職業(yè)技術(shù)學(xué)院 (沈陽 110161)2高明實(shí)驗(yàn)學(xué)校 (沈陽 110000)

        摘 要在線性回歸模型 Y= X β+ ε;E(ε) = 0;cov = σ2Σ; Σ >0下給出了有偏估計β?(K,c)= c( XTΣˉ1X + K)ˉ1(XTΣˉ1Y +β?),其中 K > 0,c> 0為參數(shù),β?表示線性回歸模型的廣義最小二乘估計,討論了這種有偏估計的優(yōu)良性質(zhì),得出了主要結(jié)論。

        關(guān)鍵詞有偏估計;廣義最小二乘;嶺估計

        1 考慮線性回歸模型

        X為已知列滿秩矩陣, Y = n×1為可觀測的隨即向量,β為 p×1未知參數(shù)向量, r( X )= p ≤ n,σ2>0為未知參數(shù),ε為 n×1隨機(jī)誤差向量。 In為n階單位矩陣, E(ε)表示ε的均值向量,cov(ε)表示ε的協(xié)方差矩陣。在模型(1)中給出典則交換Z = XQ,典則參數(shù)α = QTβ,其中Q為p階正交矩陣,其列向量為 XTX的特征向量,Λ = diag (λ1, λ2,",λp),λj≥0(j =1,2,",p)為XTX的特征根。則模型(1)化為典則形式:

        2 β?(K, c)的提出

        本文將模型推廣到奇異線性模型中:

        考慮模型(6)的典則形式:設(shè)λ≥ λ ≥ " ≥λ為

        12pXTX = XTΣˉ1X的特征根,t1, t2," ,tp為相應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)正交化特征向量。記 T = (t1,",tp),Λ =diag(λ1, " ,λp),則有Y = Zα+。這里 Z = XT ,α = TTβ.因?yàn)閆TZ = TTXTXT =Λ,所以 α?= TTβ?=Λˉ1ZTY.

        我們將對廣義嶺估計做進(jìn)一步改進(jìn),給出模型(5)的一個新估計:

        3 β?(K, c)的均方誤差和均方殘差

        通過計算我們發(fā)現(xiàn)當(dāng)MSE逐漸減少的同時,對模型擬合的均方殘差(MSR)卻在增大,這與我們期望的相反。下面通過計算來討論MSE和MSR的變化情形[1]。考慮估計:

        顯然 MSEβ?(K, c)是(ki, c)的二元連續(xù)函數(shù),且滿足隱函數(shù)定理[2]的一切條件。

        這說明c與 λi+ ki之間有線性關(guān)系。令上述兩個偏導(dǎo)數(shù)分別等于零,得

        可以判斷 MSEβ?(K, c)在(c?, ki?)處取得最小值,且

        當(dāng)c→∞或 k→∞時,

        其中 MSR(β?)為β?的均方殘差, ΔMSRβ?(K, c)為 β?(K, c)對β?修正后產(chǎn)生的平均增量,對于MSR(β?)已熟知,故只討論 ΔMSRβ?(K, c)。

        4 β?(K, c)的可容許性

        引理[3]:模型(5)中,在二次損失(d ˉβ)T(d ˉβ)下,LY在線性估計類中是β的可容許估計的充分必要條件是:

        不成立。

        定理:模型(5)在均方誤差意義下在線性估計類中,當(dāng)r( X )= p, Σ> 0,β?(K, c) = c( XTΣˉ1X + K )ˉ1(XTΣˉ1Y + β?)是β的可容許估計的充要條件為0 < ki

        證明:充分性在文獻(xiàn)[4]中已證,下面主要證明必要性。

        因?yàn)長Y為可容許估計,所以 ?b ∈ (0,1),g( b, L)不是半正定陣,T為正交陣,即 ?b ∈ (0,1),TTg( b, L) T 不是半正定陣,令

        因?yàn)??b ∈ (0,1),TTg( b, L) T 不是半正定陣,

        所以, ?b ∈(0,1),min {y1( b) ,y2( b) ,",yp(b) }<0

        則0

        min {y1( b ),y2( b) ,",yp(b )}= y1( b)>0

        則 ?b ∈ (0,1),TTg( b, L) T 半正定,矛盾。

        所以, β?(K, c) =c( XTΣˉ1X + K )ˉ1(XTΣˉ1Y +β?)是β的可容許估計的充要條件為0 < ki

        參考文獻(xiàn)

        [1]騰素珍,王志福.對泛嶺古跡的最優(yōu)準(zhǔn)則的進(jìn)一步討論[J].大連理工大學(xué)學(xué)報,1994,9(2),42-47.

        [2]華東師范大學(xué)數(shù)學(xué)系編.隱函數(shù)定理及其應(yīng)用(數(shù)學(xué)分析下冊)第三版[M].北京:高等教育出版,2001.

        [3]王松佳.線性模型的理論及應(yīng)用[M].合肥:安徽教育出版社.1987.

        [4]張瑋,劉祿勤.線性回歸模型的一種有偏估計[J].武漢大學(xué)學(xué)報(理學(xué)報),2006,6(3):281-281

        (責(zé)任編輯:文婷)

        中圖分類號:O1-0

        文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A

        文章編號:1003-3319(2016)01-00013-02

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