曾 鑫，吳劉倉，曹幸運

(昆明理工大學(xué) 理學(xué)院，云南 昆明 650093)

0 引 言

在計量經(jīng)濟(jì)學(xué)文獻(xiàn)中，混合回歸模型也稱為轉(zhuǎn)換回歸模型，它為研究來自兩個或兩個以上總體的數(shù)據(jù)提供了有效的工具. 自Goldfeld等[1]首次提出有限混合回歸模型以來，混合回歸模型在生物學(xué)、醫(yī)學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、環(huán)境科學(xué)、抽樣調(diào)查和工程技術(shù)等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用，可參考文獻(xiàn)[2-5].現(xiàn)實世界中, 我們搜集到的數(shù)據(jù)往往不嚴(yán)格服從正態(tài)分布, 當(dāng)數(shù)據(jù)存在偏斜時, 我們再使用正態(tài)分布、t分布或Laplace分布等對稱分布來描述它們是不合理的.因此, 自Azzalini[6]首次提出偏正態(tài)分布及其性質(zhì)以來, 偏正態(tài)分布比傳統(tǒng)的正態(tài)分布更加廣泛地應(yīng)用于實際數(shù)據(jù)的擬合, 關(guān)于偏正態(tài)分布的更多細(xì)節(jié)可以參考[7].基于偏正態(tài)分布，吳劉倉等[8]研究了聯(lián)合位置與尺度混合專家回歸模型的參數(shù)估計，馬婷等[9]基于Gauss-Newton迭代法研究了聯(lián)合位置、尺度與偏度模型的極大似然估計，李世凱等[10]研究了偏正態(tài)數(shù)據(jù)下混合非線性回歸模型的參數(shù)估計.

以上文獻(xiàn)僅局限于均值模型的參數(shù)估計，目前還沒有文獻(xiàn)研究混合偏正態(tài)數(shù)據(jù)下中位數(shù)回歸模型的參數(shù)估計，為了提高偏正態(tài)數(shù)據(jù)下參數(shù)估計的靈活性，本文研究了混合偏正態(tài)數(shù)據(jù)下中位數(shù)回歸模型的參數(shù)估計.模擬和實例研究結(jié)果顯示該模型的方法是有效的.

1 混合偏正態(tài)中位數(shù)回歸模型

1.1 偏正態(tài)分布

如果一個隨機(jī)變量Y的概率密度函數(shù)[6]可以表示為：

(1)

其中：μ為位置參數(shù)，σ為尺度參數(shù)，λ為偏度參數(shù)，則稱隨機(jī)變量Y服從偏正態(tài)分布，記為Y～SN(μ,σ2,λ).其中?(·)和Φ(·)分別為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的密度函數(shù)與分布函數(shù).易知，當(dāng)偏度參數(shù)λ=0時，Y的密度函數(shù)退化為正態(tài)分布的密度函數(shù)，即此時偏正態(tài)分布SN(μ，σ2，λ)退化為正態(tài)分布N(μ，σ2)；當(dāng)λ>0和λ<0分別稱為右偏和左偏.

同時，若隨機(jī)變量Y服從偏正態(tài)分布，則Y的隨機(jī)表達(dá)形式為：

(2)

(3)

即偏正態(tài)分布可以分層表示為一個截尾正態(tài)分布R和一個條件正態(tài)分布Y|(R=r)，其中截尾正態(tài)分布TN(0,1;(0,∞))表示一個標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布在區(qū)間(0,∞)的截尾，概率密度函數(shù)可表示為：

偏正態(tài)分布的隨機(jī)表達(dá)形式和分層表達(dá)形式將分別在Monte Carlo模擬和EM算法中使用到.此外，Azzalini等[7]提出偏正態(tài)分布的均值和眾數(shù)可以表示為：

Mean(Y)=μ+μ0(λ)σ,Mode(Y)=μ+m0(λ)σ

其中：

并且：

由均值、中位數(shù)和眾數(shù)之間的數(shù)量關(guān)系|mean(Y)-mode(Y)|≈3|mean(Y)-median(Y)|，有：

(4)

1.2 混合偏正態(tài)中位數(shù)回歸模型

為了研究概率密度函數(shù)(1)的解釋變量與中位數(shù)之間的關(guān)系，我們提出下列混合偏正態(tài)數(shù)據(jù)下的中位數(shù)回歸模型：

(5)

(6)

1.3 模型的可識別性

模型的可識別性是統(tǒng)計推斷的重要部分，這也是混合回歸模型的關(guān)鍵問題. Titterington等[11]提出連續(xù)分布的有限混合在大多數(shù)情況下都是可識別的.本文中，模型：

可識別的充要條件為m=m*，θ=θ*,i=1,2,…,n;j=1,2,…,m,其中μij由(6)定義.對于偏正態(tài)分布，不同的參數(shù)對應(yīng)不同的偏正態(tài)分布，即分布可識別，則模型可識別.

2 參數(shù)估計的EM算法

EM算法可以極大化任意分布有限混合的對數(shù)似然函數(shù)，可參考Dempster等[12].記潛變量zi=(zi1,zi2,…,zim)，其中

通過使用偏正態(tài)分布的分層表達(dá)(3)，我們得到下列混合偏正態(tài)分布的分層表達(dá)形式：

(7)

其中,Z服從多點分布.因此，當(dāng)zij=1時(Y,R)的聯(lián)合密度為：

其中,eij=yi-μij.根據(jù)貝葉斯準(zhǔn)則，可得：

因此有：

E-步：計算

求替代函數(shù)如下：

Q(θ|θ(t))=E[l(θ|Ycom)|Yobs,θ(t)]=Q1+Q2+Q3+Q4

(8)

式(8)中:

且：

M-步：給定初值θ(0)=(β(0)T,σ(0),λ(0),π(0)),θ(1)=(β(1)T,σ(1),λ(1),π(1)).基于兩點步長梯度法[13]給定下列梯度迭代以更新：

θ(t+1)=θ(t)+s(t)G(θ(t))

(9)

其中:得分函數(shù)G(θ(t))和步長s(t)定義為：

計算得分函數(shù)為：

其中:

其中：

且：

3 Monte Carlo模擬

為了評價上述參數(shù)估計方法的估計效果，需要對有限樣本性質(zhì)進(jìn)行模擬研究.為了節(jié)省空間, 我們只討論混合偏正態(tài)中位數(shù)回歸模型, 參數(shù)的估計精度使用均方誤差來衡量，定義為：

表1 混合偏正態(tài)中位數(shù)回歸模型的模擬結(jié)果

從表1可以得出以下結(jié)論：

2) 對于給定的樣本量n，當(dāng)混合比例時1=2=0.5時，兩個子聚類估計的均方誤差(MSE)接近；當(dāng)混合比例1=0.35，2=0.65時，子聚類2估計的均方誤差(MSE)比子聚類1估計的均方誤差(MSE)小.

以上結(jié)論表明，本文提出的混合偏正態(tài)中位數(shù)回歸模型及使用的EM算法對參數(shù)的極大似然估計取得了較理想的效果.

4 實例分析

在本節(jié)中，我們利用Cook和Weisberg[15]所測量的數(shù)據(jù)集來論證本文所提出的模型和方法的實際應(yīng)用效果. 數(shù)據(jù)集包括來自澳大利亞體育學(xué)院的100名女性運動員和102名男性運動員的身體質(zhì)量指數(shù)(BMI)數(shù)據(jù)，其中響應(yīng)變量為BMI(y)，解釋變量為紅細(xì)胞計數(shù)(x1)，血漿鐵蛋白濃度(x2)，皮膚褶皺和(x3)，身體脂肪百分比(x4).根據(jù)不同性別的數(shù)據(jù)特征，我們將數(shù)據(jù)分為兩個子聚類.圖1顯示了男性運動員和女性運動員的直方圖，容易看出數(shù)據(jù)右偏且不存在尖峰厚尾的情況，近似服從偏正態(tài)分布.

圖1 男性運動員和女性運動員BMI直方圖Fig.1 Histogram of BMI data for male and female athletes

我們考慮下列混合偏正態(tài)中位數(shù)回歸模型，其中子聚類1(男性)所占比例為1=102/202≈0.505，子聚類2(女性)所占比例為2=100/202≈0.495.

基于第2節(jié)提出的方法，分別使用兩個子聚類的數(shù)據(jù)和總的數(shù)據(jù)，經(jīng)算法迭代收斂，表2給出了實際數(shù)據(jù)下混合偏正態(tài)中位數(shù)回歸模型的參數(shù)估計結(jié)果.

表2 BMI數(shù)據(jù)的模型參數(shù)估計結(jié)果

由表2可以得出，使用三種數(shù)據(jù)所估計的參數(shù)是存在差異的.從回歸系數(shù)的正負(fù)來看，紅細(xì)胞計數(shù)(x1)和身體脂肪百分比(x4)與女性運動員BMI呈正相關(guān)，而與男性運動員BMI呈負(fù)相關(guān)；血漿鐵蛋白濃度(x2)與男性運動員BMI呈正相關(guān)，而與女性運動員BMI呈負(fù)相關(guān)；皮膚褶皺和(x3)與男女性運動員都呈正相關(guān).從系數(shù)的大小來看，各解釋變量對男性運動員和女性運動員BMI的影響程度也不相同.因此，若不考慮對來自異質(zhì)總體的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類研究，得到的結(jié)果可能是不準(zhǔn)確甚至是錯誤的.

5 結(jié) 論

與其他文獻(xiàn)所提出的模型相比，本文提出的模型有以下方面的優(yōu)勢：

1)建立的混合回歸模型可以同時對各異質(zhì)總體進(jìn)行參數(shù)估計，這一點在實際問題中有很重要的意義.

2)基于偏正態(tài)數(shù)據(jù)的特征，對中位數(shù)進(jìn)行建模并進(jìn)行參數(shù)估計，相比于傳統(tǒng)的均值模型的參數(shù)估計更加靈活.

模擬研究和實例分析結(jié)果表明：與現(xiàn)有的模型和參數(shù)估計方法相比，本文提出的混合偏正態(tài)中位數(shù)回歸模型具有較大的靈活性，能夠很好的結(jié)合實際數(shù)據(jù)進(jìn)行分析.本文提出的模型及參數(shù)估計方法具有實用性和有效性.