常新鋒
(江蘇大學(xué) 財(cái)經(jīng)學(xué)院,江蘇 鎮(zhèn)江 212013)
考慮線性模型:
其中y是n×1的響應(yīng)向量,X是n×p的列滿秩設(shè)計(jì)矩陣,β是p×1的未知參數(shù)向量,ε是n×1服從正態(tài)分布的隨機(jī)誤差向量,ε的期望為E(ε)=0,方差為E(εε′)=σ2I,σ2>0,I是n×n的單位矩陣。
模型(1)中參數(shù)向量β帶有的附加信息為以下等式約束:
其中r為q×1的隨機(jī)向量,R為q×p的行滿秩矩陣,且q<p。
模型(1)中β的最小二乘估計(jì)和σ2的無偏估計(jì)分別為:
其中C=X′X。
當(dāng)研究者不能確定關(guān)于樣本信息的等式約束條件(2)是否成立時(shí),考慮參數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)H0:r=Rβ和備擇假設(shè)H1:r≠Rβ。原假設(shè)H0對應(yīng)備擇假設(shè)H1的似然比檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量為。當(dāng)備擇假設(shè)H1成立時(shí),似然比檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量F為自由度為(q,n-p)的非中心F分布,非中心參數(shù)為(1 2)Δ ,其中
對附加信息為等式約束的線性模型(1),Judge和Bock[1]提出了基于F檢驗(yàn)的預(yù)檢驗(yàn)估計(jì)。結(jié)合預(yù)檢驗(yàn)估計(jì)和嶺估計(jì),Saleh和Kibria[2]提出了基于F檢驗(yàn)的預(yù)檢驗(yàn)嶺估計(jì)。Yuksel和Akdeniz[3]得到了基于F檢驗(yàn)的預(yù)檢驗(yàn)Liu估計(jì)。進(jìn)一步地,Kibria和Saleh[4]提出了基于W,LR和LM檢驗(yàn)的預(yù)檢驗(yàn)嶺估計(jì),并對估計(jì)的偏差和均方誤差等性質(zhì)做了研究。Kibria和 Saleh[5],Saleh[6],Yang 和 Xu[7],Kibria[8],Arashi等[9]對各類預(yù)檢驗(yàn)估計(jì)的性質(zhì)進(jìn)行了研究。
本文在Yang和Chang[10]提出的兩參數(shù)估計(jì)的基礎(chǔ)上,運(yùn)用預(yù)檢驗(yàn)估計(jì)的思想,提出預(yù)檢驗(yàn)兩參數(shù)估計(jì),新的估計(jì)包含了預(yù)檢驗(yàn)估計(jì),預(yù)檢驗(yàn)嶺估計(jì)和預(yù)檢驗(yàn)Liu估計(jì)。進(jìn)而,在均方誤差準(zhǔn)則下,給出預(yù)檢驗(yàn)兩參數(shù)估計(jì)優(yōu)于預(yù)檢驗(yàn)估計(jì),預(yù)檢驗(yàn)嶺估計(jì)和預(yù)檢驗(yàn)Liu估計(jì)的充分條件。
為了克服模型(1)中的復(fù)共線性,Yang和Chang[10]提出的兩參數(shù)估計(jì)為:
考慮帶等式約束條件(2)的模型(1),結(jié)合Kaciranlar等[11]得到約束最小二乘估計(jì)的方法,提出約束兩參數(shù)估計(jì)為:
其中為約束最小二乘估計(jì)。
當(dāng)對模型(1)的約束條件(2)是否成立不確定時(shí),結(jié)合兩參數(shù)估計(jì),約束兩參數(shù)估計(jì)和預(yù)檢驗(yàn)估計(jì)的思想,得基于F檢驗(yàn)的預(yù)檢驗(yàn)兩參數(shù)估計(jì)為:
其中I(A)為事件A的示性函數(shù),F(xiàn)α表示自由度為(q,n-p)的中心F分布的上α分位數(shù)。
根據(jù)預(yù)檢驗(yàn)兩參數(shù)估計(jì)(k,d)的定義可知,當(dāng)k=0 ,d=1,預(yù)檢驗(yàn)兩參數(shù)估計(jì)(0,1)即為Judge和Bock[1]提出的預(yù)檢驗(yàn)估計(jì);當(dāng)d=1,預(yù)檢驗(yàn)兩參數(shù)估計(jì)(k,1)即為 Saleh 和 Kibria[2]提出的預(yù)檢驗(yàn)嶺估計(jì);當(dāng)k=0,預(yù)檢驗(yàn)兩參數(shù)估計(jì)(0,d)即為Yuksel和Akdeniz[3]提出的預(yù)檢驗(yàn)Liu估計(jì)。
預(yù)檢驗(yàn)兩參數(shù)估計(jì)(k,d)的期望,偏差和均方誤差為:
其中B=(C+I)-1[(k+1-d)C+k)](C+kI)-1,η=C-1R′(RC-1R′)-1(Rβ-r),C(k)=X′X+kIp,A=C-1R′(RC-1R′)-1RC-1,l1=(q/(q+2))Fq,n-p(α) ,l2=(q/(q+4))Fq,n-p(α) ,Gm,n(·;Δ)表示自由度為(m,n)非中心參數(shù)為(1 2)Δ 的F分布的累計(jì)分布函數(shù)。
在均方誤差準(zhǔn)則下,本文分別對預(yù)檢驗(yàn)兩參數(shù)估計(jì)與預(yù)檢驗(yàn)估計(jì),預(yù)檢驗(yàn)嶺估計(jì)和預(yù)檢驗(yàn)Liu估計(jì)的優(yōu)良性作比較。為了研究方便,引入以下記號與引理。
存在正交矩陣P,使得P′CP= Λ=diag(λ1,…,λp),λ1≥ … ≥λp>0 ,θ=P′β=(θ1,…θp)′,=P′η=(1,…)′,且有:
引理1[12]:設(shè)矩陣A,B均為n×n的實(shí)對稱陣,且B為正定矩陣,對任意n×1的非零向量x,有成立,其中λ1(AB-1)和λn(AB-1)分別表示矩陣AB-1的最大特征值和最小特征值。
當(dāng)原假設(shè)H0成立時(shí),預(yù)檢驗(yàn)兩參數(shù)估計(jì)(k,d)和預(yù)檢驗(yàn)估計(jì)的均方誤差之差為:
其中:
在備擇假設(shè)H1成立的情況下,預(yù)檢驗(yàn)兩參數(shù)(k,d)和預(yù)檢驗(yàn)估計(jì)的均方誤差之差為:
注意到Gq+2,n-p(l1;Δ)>0 ,2Gq+2,n-p(l1;Δ)-Gq+4,n-p(l2;Δ)>0 ,則MSE()-MSE((k,d))≥0 當(dāng)且僅當(dāng):
其中:
根據(jù)引理1,可知:
綜合以上敘述,得以下定理:
定理1:當(dāng)原假設(shè)H0成立,對k>0和 0<d<1,在均方誤差準(zhǔn)則下,預(yù)檢驗(yàn)兩參數(shù)估計(jì)(k,d)優(yōu)于預(yù)檢驗(yàn)估計(jì),即MSE()-MSE((k,d))≥0 只需 (d-1)λi2+k2λi+k2>0成立。
定理2:當(dāng)備擇假設(shè)H1成立,對k>0和0<d<1,在均方誤差準(zhǔn)則下,預(yù)檢驗(yàn)兩參數(shù)估計(jì)(k,d)優(yōu)于預(yù)檢驗(yàn)估計(jì),即MSE()-MSE((k,d))≥0 只需 Δ > Δ1成立。
當(dāng)原假設(shè)H0成立時(shí),預(yù)檢驗(yàn)兩參數(shù)估計(jì)(k,d)和預(yù)檢驗(yàn)嶺估計(jì)(k)的均方誤差之差為:
當(dāng)備擇假設(shè)H1成立時(shí),預(yù)檢驗(yàn)兩參數(shù)估計(jì)(k,d)和預(yù)檢驗(yàn)嶺估計(jì)(k)的均方誤差之差為:
根據(jù)引理1,可知:
綜合以上敘述,可得以下定理:
定理3:當(dāng)原假設(shè)H0成立,對k>0和 0<d<1,在均方誤差準(zhǔn)則下,預(yù)檢驗(yàn)兩參數(shù)估計(jì)(k,d)優(yōu)于預(yù)檢驗(yàn)嶺估計(jì)(k),即MSE((k))-MSE((k,d))≥0 只需σ2(1-λiiiGq+2,n-p(l1;0))(2λi+1+d)>θi[(2k+1-d)λi+2k]成立。
定理4:當(dāng)備擇假設(shè)H1成立,對k>0和0<d<1,在均方誤差準(zhǔn)則下,預(yù)檢驗(yàn)兩參數(shù)估計(jì)(k,d)優(yōu)于預(yù)檢驗(yàn)嶺估計(jì)(k),即MSE((k))-MSE((k,d))≥0 只需Δ>Δ2成立。
當(dāng)原假設(shè)H0成立時(shí),預(yù)檢驗(yàn)兩參數(shù)估計(jì)(k,d)和預(yù)檢驗(yàn)Liu估計(jì)(d)的均方誤差之差為:
當(dāng)備擇假設(shè)H1成立時(shí),預(yù)檢驗(yàn)兩參數(shù)估計(jì)(k,d)和預(yù)檢驗(yàn)Liu估計(jì)(d)的均方誤差之差為:
根據(jù)引理1,可知:
綜合以上敘述,可得以下定理:
定理5:當(dāng)原假設(shè)H0成立,對k>0和 0<d<1,在均方誤差準(zhǔn)則下,預(yù)檢驗(yàn)兩參數(shù)估計(jì)(k,d)優(yōu)于預(yù)檢驗(yàn)Liu 估計(jì)(d),MSE((d))-MSE((k,d)) ≥ 0 只需(k-2d)λi-dk>0成立。
定理6:當(dāng)備擇假設(shè)H1成立,對k>0和0<d<1,在均方誤差準(zhǔn)則下,預(yù)檢驗(yàn)兩參數(shù)估計(jì)(k,d)優(yōu)于預(yù)檢驗(yàn)Liu 估計(jì)(d),即MSE((d))-MSE((k,d)) ≥ 0 只需Δ>Δ3成立。
本文首先通過運(yùn)用預(yù)檢驗(yàn)的思想,提出了線性模型參數(shù)的預(yù)檢驗(yàn)兩參數(shù)估計(jì),可以看到預(yù)檢驗(yàn)兩參數(shù)估計(jì)包含了預(yù)檢驗(yàn)估計(jì),預(yù)檢驗(yàn)嶺估計(jì)和預(yù)檢驗(yàn)Liu估計(jì)。最后,在均方誤差準(zhǔn)則下,給出了預(yù)檢驗(yàn)兩參數(shù)估計(jì)優(yōu)于預(yù)檢驗(yàn)估計(jì),預(yù)檢驗(yàn)嶺估計(jì)和預(yù)檢驗(yàn)Liu估計(jì)的充分條件。因此,預(yù)檢驗(yàn)兩參數(shù)估計(jì)在理論和應(yīng)用上都是有意義的。
[1]Judge G G,Book M E.The Statistical Implications of Pre-test and Stein-rule Estimators in Econometrics[M].Amsterdam:North-Holland Publishing Company,1978.
[2]Saleh A K,Md E,Kibria B M G.Performances of Some New Preliminary Test Ridge Regression Estimators and Their Properties[J].Com-munications in Statistics-Theory and Method,1993,(22).
[3]Yuksel G,Akdeniz F.Properties of Some New Preliminary Test Liu Estimators and Comparisons With the Usual Preliminary Test Estimators[J].Journal of Statistical Research,2001,(35).
[4]Kibria B M G,Saleh A K,Md E.Effect of W,LR,and LM tests on the Performance of Preliminary Test Ridge Regression Estimators[J].Journal of the Japan Statistical Society,2003,(33).
[5]Kibria B M G,Saleh A K Md E.Preliminary Test Ridge Regression Estimators With Student’S T Errors and Conflicting Test Statistics[J].Metrika,2004,(59).
[6]Saleh A K,Md E.Theory of Preliminary Test and Stein-type Estimation With Applications[M].New York:John Wiley,2006.
[7]Yang H,Xu J.Preliminary Test Liu Estimators Based on the Conflicting W,Lr and Lm Tests in a Regression Model With Multivariate Student-t Error[J].Metrika,2011,(73).
[8]Kibria B M G.Some Liu and Ridge-type Estimators and Their Properties and the Ill-conditioned Gaussian Linear Regression Model[J].Journal of Statistical Computation and Simulation,2012,(82).
[9]Arashi M,Kibria B M G,Norouzirad M,et al.Improved Preliminary Test and Stein-rule Liu Estimators for the Ill-conditioned Elliptical Linear Regression Model[J].Journal of Multivariate Analysis,2014,(126).
[10]Yang H,Chang X.A New Two-parameter Estimator in Linear Regression[J].Communications in Statistics-Theory and Method,2010,(39).
[11]Kaciranlar S,Sakallioglu S,Akdeniz F,et al.A New Biased Estimator In Linear Regression and a Detailed Analysis of the Widely-analysed Dataset on Portland Cement[J].Sankhya,1999,(61).
[12]Anderson T W.An Introduction to Multivariate Statistical Analysis(2nd ed)[M]New York:John Wiley,1984.