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        M(s)準(zhǔn)則下Stein型根方估計(jì)的優(yōu)良性

        2017-08-09 19:37:46梁澤群

        梁澤群

        【摘要】本文對(duì)Stein型根方估計(jì)[1]進(jìn)行了進(jìn)一步的討論,計(jì)算出其均方誤差和均方殘差,并給出了M(s)[2]準(zhǔn)則,然后計(jì)算出了在M(s)準(zhǔn)則Stein型根方估計(jì)的s與c的關(guān)系,找出了Stein型根方估計(jì)的最優(yōu)估計(jì).

        【關(guān)鍵詞】Stein型根方估計(jì);均方誤差;均方殘差M(s)準(zhǔn)則

        對(duì)于線性回歸模型Y=Xβ+ε,E(ε)=0,Cov(ε)=σ2In.本文討論當(dāng)模型的設(shè)計(jì)陣病態(tài)時(shí),因?yàn)閄′X的某些特征根λi幾乎為零,這時(shí)最小二乘估計(jì)的均方誤差MSE(β^)=σ2∑pi=11λi變得很大,這說明最小二乘估計(jì)值與真值之間有很大的偏差,所以那些小于1的特征根對(duì)MSE(β^)值的影響很大,根方估計(jì)[3]就是通過將這些小于1的特征根進(jìn)行k-1次方(01),自然也能達(dá)到減小均方誤差MSE(β^)目的.將這兩種估計(jì)綜合一下進(jìn)行研究,就給出了一種新的估計(jì).

        一、敘述模型及估計(jì)量

        對(duì)于線性回歸模型:

        Y=Xβ+ε,E(ε)=0,Cov(ε)=σ2In,(1.1)

        其中,Y是n維觀測(cè)向量,β是p維未知參數(shù)向量,X是n×p設(shè)計(jì)陣,ε是n維隨機(jī)誤差向量,In為單位陣,Rank(X)=p.

        定義1.1[1]對(duì)于線性回歸模型(1.1),稱

        β^(k)(c)=c-1(X′X)k-1X′Y,0≤k<1,c≥1(1.2)

        為參數(shù)β的Stein型根方估計(jì),其中(X′X)k-1定義為[1]

        (X′X)k-1=Qλk-11λk-12λk-1p Q′,(1.3)

        其中,λ1≥λ2≥…≥λp>0是X′X的特征根,Q是X′X的特征向量矩陣,并且QQ′=1.

        很容易得到Stein型根方估計(jì)(1.2)有以下特殊情況:

        (1)當(dāng)c=1,k=0時(shí),β^(k)(c)=(X′X)-1X′Y,就是最小二乘估計(jì);

        (2)當(dāng)c=1,0

        (3)當(dāng)c>1,k=0時(shí),β^(k)(c)=(cX′X)-1X′Y,就是Stein估計(jì).

        對(duì)于線性模型(1.1)里面的X為可知的列滿秩矩陣,y是n×1維觀察向量,β是p×1維未知參數(shù)向量,rk(X)=p≤n,σ2≥0是未知的參數(shù),ε是n×1隨機(jī)誤差向量,In是n階的單位矩陣.E(ε)表示ε的數(shù)學(xué)期望,Cov表示協(xié)方差矩陣.在線性模型(1.1)中引入變量Z=XQ,α=Q′β,其中Q′為p階的正交矩陣,它的列向量是X′X的特征向量,Λ=diag(λ1,…,λp),λj≥0是X′X的特征根,這樣模型可以得到(1.1)的典則形式

        y=Zα+ε,E(ε)=0,Cov(ε)=σ2In.(1.4)

        這時(shí)Z′Z=Q′X′XQ=Λ.那么典則參數(shù)α的最小二乘估計(jì)是=Λ-1Z′y,并且MSE(α)=σ2∑pi=11λi.

        我們可以得出模型(1.4)中α的Stein型根方估計(jì)[1]

        α(k)(c)=c-1Λk-1Z′y=Q′β(k)(c).

        性質(zhì)1.1Stein根方估計(jì)β^(k)(c)是β的線性有偏估計(jì).

        證明定義1.1

        β^(k)(c)=c-1(X′X)k-1X′Y=c-1(X′X)kβ^,

        有E(β^(k)(c))=c-1(X′X)β≠β,0≤k<1,c≥1.

        性質(zhì)1.2在模型(1.1)下,記M(c,k)=MSE(β^(k)(c)),Stein型根方估計(jì)的均方誤差為

        M(c,k)=σ2c-2∑pi=1λ2k-1i+∑pi=1(c-1λki-1)2α2i,(1.5)

        其中,α=Q′β,λ1≥λ2≥…≥λn>0,0≤k<1,c≥1.

        性質(zhì)1.3在模型(1.1)下,記ΔMSR(β^(k)(c))是Stein型根方估計(jì)的均方殘差[2]為

        ΔMSR(β^(k)(c))=∑pi=1(σ2+α2λ)(λk-c)2c2.(1.6)

        證明ΔMSR(β^(k)(c))=E‖Zα(k)(c)-Z‖2

        =E‖Z[c-1Λk-1-Λ-1]Z′y‖2

        =σ2tr[Z(c-1Λk-1-Λ-1)Z′Z(c-1Λk-1-Λ-1)Z′]+

        (Ey)′[Z(c-1Λk-1-Λ-1)Z′Z(c-1Λk-1-Λ-1)Z′]Ey

        =σ2tr[Λ2(c-1Λk-1-Λ-1)2]+α′Λ3(c-1Λk-1-Λ-1)2α

        =∑pi=1(σ2+α2λ)(λk-c)2c2.

        二、M(s)準(zhǔn)則

        定義2.2在Stein型根方估計(jì)中,我們稱

        M(s)=sMSE(β~(k)(c))+(1-s)ΔMSR(β~(k)(c))(2.1)

        為M(s)準(zhǔn)則.這里s∈[0,1]是給定的常數(shù).選出c令M(s)最小,從而找出β(k)(c)的最優(yōu)估計(jì).

        三、β(k)(c)在M(s)準(zhǔn)則下的優(yōu)良性

        把(1.5)和(1.6)代入到(2.1)中,我們得到

        M(s)=s(σ2c-2λ2k-1i+(c-1λki-1)2)α2+(1-s)(c-2(σ2+α2λi)(λki-c)2).(3.1)

        然后我們對(duì)(2.2)中的c求偏導(dǎo)數(shù)

        M(s)c=-2sσ2c-3λ2k-1i-2sα2c-3λ2ki+2sα2c-2λki+

        (1-s)[-2c-3λ2ki(σ2+α2λi)+2c-2λki(σ2+α2λi)]

        =2sc-2λki[α2-c-1λki(σ2λ-1-α2)]+

        (1-s)[(2c-2λki-2c-3λ2ki)(σ2+α2λ)]

        令上式等于零,得出結(jié)果c(s),這時(shí)的β(k)(c)為Stein型根方估計(jì)中M(s)準(zhǔn)則下的最優(yōu)估計(jì).

        四、結(jié)語

        通過計(jì)算我們得出,只有當(dāng)c和s的關(guān)系滿足c(s),我們才能得出Stein型根方估計(jì)中M(s)準(zhǔn)則下的最優(yōu)估計(jì).

        【參考文獻(xiàn)】

        [1]申潔麗.線性回歸模型參數(shù)的Stein型根方估計(jì)[D].長(zhǎng)沙:湖南大學(xué),2012.

        [2]王志福.嶺估計(jì)中參數(shù)選擇的一種新方法[J].錦州師范學(xué)院學(xué)報(bào),2003(1):51-53.

        [3]夏結(jié)來.回歸系數(shù)的根方有偏估計(jì)及其應(yīng)用[J].數(shù)理統(tǒng)計(jì)與應(yīng)用概率,1988(1):21-29.

        [4]Stein C.Inadmissibility of the Usual Estimator for the Mean of a Multivariate Normal Distribution[J].Proc Third Berkeley Symp.Math.Statist.Prob.,1956(1):197-206.

        [5]王松桂.線性模型參數(shù)估計(jì)的新進(jìn)展[J].數(shù)學(xué)進(jìn)展,1985(14):193-204.

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