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        用似然比法則導出威爾克斯分布

        2016-09-15 06:41:10江忠偉
        赤峰學院學報·自然科學版 2016年15期
        關鍵詞:特征函數(shù)正態(tài)分布極值

        江忠偉

        (蘭州財經(jīng)大學,甘肅 蘭州 730020)

        用似然比法則導出威爾克斯分布

        江忠偉

        (蘭州財經(jīng)大學,甘肅蘭州730020)

        在多元統(tǒng)計分析中需要一些性質優(yōu)良的抽樣分布來進行統(tǒng)計推斷.本文首先從不同角度研究多元正態(tài)分布,在多元統(tǒng)計分析中,我們以多元方差分析為背景,通過對一元方差分析所構建的F統(tǒng)計量進行推廣,引出我們想要研究的統(tǒng)計量.

        多元正態(tài)分布;似然比統(tǒng)計量;多元方差分析;威爾克斯分布

        1 背景

        多維隨機現(xiàn)象是十分復雜的,必須使用科學的方法進行研究.一個很自然的想法是以多元正態(tài)分布為基礎衍生出類似一元統(tǒng)計分析中的似的三大分布,我們以三大分布為基石進行更加細致的研究,解決現(xiàn)實問題.很多經(jīng)典多元統(tǒng)計分析的教材中都介紹由多元正態(tài)分布衍生出的三大分布,但是介紹得不夠詳細,沒有給出具體的背景,僅僅給出一個定義,這對我們理解它們以及進行更深入的研究是不利的.本文首先從不同角度定義多元正態(tài)分布,接著介紹矩陣正態(tài)分布,最后由一元方差分析推廣到多元方差分析為背景,引出了威爾克斯分布.

        2 多元正態(tài)分布的三種定義

        2.1橫向推廣法

        一元正態(tài)分布中,若Y~N(0,1),則X=μ+δY~N*μ,δ2).利用這種思想我們可以定義多元正態(tài)分布.

        設y=(y1,…yq),y1,…yq獨立同分布N(0,1),μ為p維常數(shù)向量,A為p行q列的常數(shù)矩陣,則稱x=μ+A'y的分布為多元正太分布.

        2.2特征函數(shù)法

        上面的定義僅僅描述了多元正態(tài)分布,我們需要研究多元正太分布的相關性質.需要像一元正態(tài)分布那樣給出具體的密度函數(shù).由獨立同分布的性質及2.1得:

        由y=(A')-1(x-μ)、(1)式、雅可比變換可得:

        其中∑=A'A,這里我們要求∑>0.為了把多元正態(tài)分布推廣到更一般的情形,即推廣到協(xié)方差矩陣∑是非負定的情形∑≥0,可以用特征函數(shù)代替分布函數(shù).

        設Y~N(0,1),Y的特征函數(shù)g(t)為:

        若X=μ+δY~N(μ,δ2),則相應的特征函數(shù)為:

        同理,多元正態(tài)分布的特征函數(shù)也可以做類似的推廣. 設y=(y1,…,yq),y1,…yq獨立并且服從標準正態(tài)分布.對任意的向量t=(t1,…,tq),由獨立同分布的性質知:

        平行推廣,若x=μ+A'y,μ為p維常數(shù)向量,A為p行q列的常數(shù)矩陣.則:

        綜上,得出了多元正態(tài)分布的特征函數(shù),顯然(2)式只與μ、A'A有關,可以令A'A=∑,用x~Np(μ,∑)表示滿足(2)的x服從多元正態(tài)分布.

        2.3線性組合法

        設x是p維隨機向量,若x的任一線性組合a'x(a∈Rp)都是一元正態(tài)分布,則我們可以說x服從多元正太分布.下面證明這一結論.

        證明a'x(a∈Rp)服從一元正態(tài)分布,則它的各階矩都存在.令μ=ε(x),∑=D(x),于是:E(a'x)=a'μ,V AR(a'x)=a'∑a,

        又因為a'x~N(a'μ,a'∑a),a'x的特征函數(shù)為:

        取θ=1,則

        (3)式的右邊恰好與上面2.2的(2)的右邊一樣,所以2.2與2.3可以看成是等價的.即x~Np(μ,∑).

        3 多元正態(tài)分布似然函數(shù)的極值問題

        3.1矩陣正態(tài)分布

        若矩陣的各個元素均服從標準正態(tài)分布,稱該矩陣為矩陣正態(tài)分布.類似的,我們可以采取上面多元正態(tài)分布定義2.1將矩陣正態(tài)分布推廣到一般的情形.

        若BB'>0,AA'>0,W=BB',V=AA'則有密度函數(shù):

        3.2多元正態(tài)分布似然函數(shù)的極值問題

        若我們從Np(μ,∑)抽取n個獨立樣本.這n個樣本可以組成矩陣X,X服從矩陣正態(tài)分布.我們求多元正態(tài)分布似然函數(shù)的極值問題,轉換成求矩陣正態(tài)分布密度函數(shù)的極大值).由上面的(4)知X的密度函數(shù)為,

        于是,

        當且僅當μ=x,等式成立.所以,

        當n>P時,P(A>0)=1,此時有非退化隨機陣C,使A=CC'.

        最終得出極大值為:

        4 威爾克斯分布

        若正態(tài)總體是多元正態(tài)總體,設有k個總體G1,…,Gk,從這k個總體獨立抽取樣本為:

        xjα,α=1,…,k;j=1,…,nα相互對立,要檢驗:

        H0:μ1=…=μk,H1:存在i≠j,使μi≠μj.

        多元方差分析需要構建什么樣的檢驗統(tǒng)計量,一個很自然的想法是將一元方差分析中的檢驗統(tǒng)計量F統(tǒng)計量進行推廣.F統(tǒng)計量的組間方差、組內方差推廣后成為組間離差陣、組內離差陣.我們需要解決兩個問題,第一,怎樣導出檢驗統(tǒng)計量;第二,推廣后的統(tǒng)計量服從什么分布.

        首先,解決第一個問題.這里采取似然比法則導出統(tǒng)計量.組間離差矩陣、組內離差矩陣、組內離差矩陣分別為:

        易見T=B+E.似然比統(tǒng)計量為:

        前面介紹過多元正態(tài)分布似然函數(shù)的極值問題,

        類似上式(5),可以求得極大值:

        因此似然比統(tǒng)計量:

        接下來,回答第二個問題.我們稱形如(6)統(tǒng)計量成為威爾克斯統(tǒng)計量.下面給出更一般的定義:設A~Wp(n,∑)和B~Wp(m,∑)相互獨立,n>p,m>p則稱:服從威爾克斯分布,記作:Λ~Λp,n,m.

        5 總結

        5.1進行多元方差分析時,需要導出檢驗統(tǒng)計量,由一元方差分析的檢驗統(tǒng)計量推廣到多元,研究推廣后的統(tǒng)計量,得出該統(tǒng)計量服從威爾克斯分布.

        5.2威爾克斯分布同F(xiàn)分布一樣要求分子分母是獨立的,證明方法很多.我們可以構建投影陣,利用推廣后的科克朗定理很容易證明E和T是獨立的.

        5.3從多元正態(tài)分布中抽取樣本時,要求樣本容量n大于p,如果n小于p,我們如何克服這個問題?

        〔1〕傅德印,張旭東.EXCFL與多元統(tǒng)計分析[M].北京:中國統(tǒng)計出版社,2007.

        〔2〕方開泰.實用多元統(tǒng)計分析[M].上海:華東師范大學出版社,1989.

        〔3〕茆詩松,王靜龍,濮曉龍.高等數(shù)理統(tǒng)計[M].北京:高等教育出版社,2006.

        O212.1

        A

        1673-260X(2016)08-0009-02

        2016-04-11

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