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        區(qū)間自回歸模型及其性質(zhì)

        2022-08-08 03:38:06趙志文劉冬雪
        關(guān)鍵詞:模型

        趙志文,劉冬雪,姜 珊

        (吉林師范大學(xué) 數(shù)學(xué)學(xué)院,吉林 四平 136000)

        0 引言

        近年來,區(qū)間值數(shù)據(jù)在實際中廣泛存在.例如某城市一天內(nèi)溫度的變化范圍、人體舒張壓波動情況都屬于區(qū)間值觀測數(shù)據(jù).如何對區(qū)間值數(shù)據(jù)進行建模一直是統(tǒng)計學(xué)家關(guān)心的熱點問題之一.M.A.Gil等[1-3]為研究區(qū)間值數(shù)據(jù)之間的線性關(guān)系定義了區(qū)間數(shù)據(jù)的廣義度量, 并利用該度量建立了區(qū)間回歸模型,同時利用最小二乘方法對模型參數(shù)進行估計.C.F.Manski和E.Tamer等[4]將精確值觀測數(shù)據(jù)推廣到區(qū)間值數(shù)據(jù), 并研究了區(qū)間值數(shù)據(jù)回歸模型的統(tǒng)計推斷問題.M.Domingues等[5]介紹了一種新的區(qū)間值數(shù)據(jù)線性回歸方法,該方法基于對稱線性回歸方法, 對因變量區(qū)間值上下限進行預(yù)測, 且該預(yù)測不會因為區(qū)間值數(shù)據(jù)中存在異常值而受到影響.2003年,P.D’urso等[6-7]提出利用中心半徑法表示區(qū)間值數(shù)據(jù),E.A.L.Neto等[8]對帶有約束條件的中心半徑法展開深入研究.基于該表示方法, 統(tǒng)計學(xué)家們在上述研究基礎(chǔ)上,進一步考慮如何利用區(qū)間值數(shù)據(jù)構(gòu)建新模型以及如何對模型的參數(shù)進行估計等問題.利用中心半徑方法表示區(qū)間數(shù)據(jù),A.Blanco-Fernández等[9]討論了當(dāng)自變量和因變量均為區(qū)間值時如何建立回歸模型以及如何對模型的參數(shù)進行估計等問題;B.Sinova等[10]進一步對區(qū)間隨機變量之間的線性關(guān)系進行研究,研究結(jié)果表明區(qū)間值數(shù)據(jù)回歸模型的參數(shù)估計值取決于區(qū)間中點和區(qū)間半徑之間距離的權(quán)重;A.Blanco-Fernández等[11]基于最小二乘估計的漸近分布,研究了區(qū)間值線性回歸模型參數(shù)置信集的構(gòu)造問題.本文將運用中心半徑法表示區(qū)間值數(shù)據(jù),對區(qū)間值時間序列觀測數(shù)據(jù)進行建模,進一步構(gòu)建區(qū)間自回歸模型,同時研究區(qū)間自回歸模型的相關(guān)性質(zhì).

        1 區(qū)間自回歸模型

        中心半徑法是利用區(qū)間中心和區(qū)間半徑來表示區(qū)間的一種算法.設(shè)區(qū)間集S={[a,b]|a,b∈R,a≤b},任取區(qū)間A=[a,b]∈S,則區(qū)間A可以表示為A=[midA±sprA]=midA[1±0]+sprA[0±1],其中midA=(a+b)/2表示區(qū)間A的中心,sprA=(b-a)/2≥0表示區(qū)間A的半徑.

        設(shè){Xt}為區(qū)間值時間序列觀測數(shù)據(jù),基于上述區(qū)間值數(shù)據(jù)的中心半徑表示法,定義如下一階區(qū)間自回歸模型AR(1):

        Xt=αmidXt-1[1±0]+βsprXt-1[0±1]+εt.

        (1)

        該區(qū)間自回歸模型可分解為如下中心自回歸模型和半徑自回歸模型:

        (2)

        定理1.1區(qū)間自回歸模型(1)可進一步表示為

        Xt=(αt-1midε1+αt-2midε2+…+α2midεt-2+α1midεt-1+α0midεt)[1±0]+(βt-1sprε1+βt-2sprε2+…+β2sprεt-2+β1sprεt-1+β0sprεt)[0±1].

        證明注意到

        Xt=αmidXt-1[1±0]+βsprXt-1[0±1]+εt=αmid(αmidXt-2[1±0]+βsprXt-2[0±1]+εt-1)+βspr(αmidXt-2[1±0]+βsprXt-2[0±1]+εt-1)+εt=α(αmidXt-2[1±0]+midεt-1[1±0])+β(βsprXt-2[0±1]+sprεt-1[0±1])+εt=α2midXt-2[1±0]+αmidεt-1[1±0]+β2sprXt-2[0±1]+βsprεt-1[0±1]+εt=α2midXt-2[1±0]+β2sprXt-2[0±1]+αmidεt-1[1±0]+βsprεt-1[0±1]+εt=α2mid(αmidXt-3[1±0]+βsprXt-3[0±1]+εt-2)+β2spr(αmidXt-3[1±0]+βsprXt-3[0±1]+εt-2)+αmidεt-1[1±0]+βsprεt-1[0±1]+εt=α2(αmidXt-3[1±0]+midεt-2[1±0])+β2(βsprXt-3[0±1]+sprεt-2[0±1])+αmidεt-1[1±0]+βsprεt-1[0±1]+εt=α3midXt-3[1±0]+α2midεt-2[1±0]+β3sprXt-3[0±1]+β2sprεt-2[0±1]+αmidεt-1[1±0]+βsprεt-1[0±1]+εt=α3midXt-3[1±0]+β3sprXt-3[0±1]+α2midεt-2[1±0]+β2sprεt-2[0±1]+αmidεt-1[1±0]+βsprεt-1[0±1]+εt=α3mid(αmidXt-4[1±0]+βsprXt-4[0±1]+εt-3)+β3spr(αmidXt-4[1±0]+βsprXt-4[0±1]+εt-3)+α2midεt-2[1±0]+β2sprεt-2[0±1]+αmidεt-1[1±0]+βsprεt-1[0±1]+εt=α3(αmidXt-4[1±0]+midεt-3[1±0])+β3(βsprXt-4[0±1]+sprεt-3[0±1])+α2midεt-2[1±0]+β2sprεt-2[0±1]+αmidεt-1[1±0]+βsprεt-1[0±1]+εt=α4midXt-4[1±0]+α3midεt-3[1±0]+β4sprXt-4[0±1]+β3prεt-3[0±1]+α2midεt-2[1±0]+β2sprεt-2[0±1]+αmidεt-1[1±0]+βsprεt-1[0±1]+εt=α4midXt-4[1±0]+β4sprXt-4[0±1]+α3midεt-3[1±0]+β3prεt-3[0±1]+α2midεt-2[1±0]+β2sprεt-2[0±1]+αmidεt-1[1±0]+βsprεt-1[0±1]+εt=…=αtmidXt-t[1±0]+βtsprXt-t[0±1]+αt-1midε1[1±0]+βt-1sprε1[0±1]+αt-2midε2[1±0]+βt-2sprε2[0±1]+…+α2midεt-2[1±0]+β2sprεt-2[0±1]+αmidεt-1[1±0]+βsprεt-1[0±1]+εt=αt-1midε1[1±0]+αt-2midε2[1±0]+…+α2midεt-2[1±0]+αmidεt-1[1±0]+βt-1sprε1[0±1]+βt-2sprε2[0±1]+…+β2sprεt-2[0±1]++βsprεt-1[0±1]+εt=(αt-1midε1+αt-2midε2+…+α2midεt-2+αmidεt-1)[1±0]+(βt-1sprε1+βt-2sprε2+…+β2sprεt-2+βsprεt-1)[0±1]+εt=(αt-1midε1+αt-2midε2+…+α2midεt-2+α1midεt-1+α0midεt)[1±0]+(βt-1sprε1+βt-2sprε2+…+β2sprεt-2+β1sprεt-1+β0sprεt)[0±1].

        因此定理1.1成立.

        2 區(qū)間自回歸模型的性質(zhì)

        基于定理1.1,我們進一步研究該模型的均值函數(shù),方差函數(shù),協(xié)方差函數(shù)和自相關(guān)系數(shù)等數(shù)字特征.

        定理2.1對于區(qū)間自回歸模型(1),其均值函數(shù)為

        證明注意到

        由此證明定理2.1成立.

        定理2.2對于區(qū)間自回歸模型(1),其方差函數(shù)為

        證明注意到

        由此證明定理2.2成立.

        定理2.3對于區(qū)間自回歸模型(1),其協(xié)方差函數(shù)為

        證明當(dāng)t≠s時,令t≥s,由(2)式可知midXt=αmidXt-1+midεt為AR(1)模型,其中{midεt}為白噪聲序列,滿足E(midεtmidεs)=0,因而有

        Var(midεt,midεs)=E(midεt-E(midεt))(midεs-E(midεs))=E(midεtmidεs)=0.

        此外,注意到

        Cov(Xt,Xs)=Cov((αt-1midε1+αt-2midε2+…+αt-smidεs+…+α1midεt-1+α0midεt)[1±0]+(βt-1sprε1+βt-2sprε2+…+βt-ssprεs+…+β1sprεt-1+β0sprεt)[0±1],

        此外,當(dāng)t=s時,區(qū)間自回歸模型的協(xié)方差函數(shù)為

        由此證明定理2.3成立.

        定理2.4對于區(qū)間自回歸模型(1),其自相關(guān)系數(shù)為

        證明令γ(t,s)=Cov(Xt,Xs),區(qū)間自回歸模型的自相關(guān)系數(shù)

        當(dāng)t≠s時,令t≥s,則有

        當(dāng)t=s時,則有

        由此證明定理2.4成立.

        3 結(jié)語

        區(qū)間值時間序列觀測數(shù)據(jù)在實際中廣泛存在,如何對區(qū)間值時間序列觀測數(shù)據(jù)進行建模是統(tǒng)計學(xué)家關(guān)注的熱點問題之一.本文進一步考慮了區(qū)間值時間序列觀測數(shù)據(jù)的建模分析問題.基于中心半徑法表示區(qū)間值數(shù)據(jù),提出了一種新的區(qū)間自回歸模型.和文獻中已有的模型比較,該模型的區(qū)間中心和區(qū)間半徑具有不同的系數(shù).此外,也研究了該模型的數(shù)字特征,給出了該模型的均值函數(shù)、方差函數(shù)、協(xié)方差函數(shù)以及自相關(guān)系數(shù)等,這些結(jié)果為進一步研究區(qū)間自回歸模型的統(tǒng)計推斷問題奠定了基礎(chǔ).

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