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      齊次等式約束線性回歸模型回歸系數(shù)的綜合條件嶺估計(jì)

      2012-11-22 02:28:08農(nóng)秀麗
      關(guān)鍵詞:回歸系數(shù)廣義線性

      農(nóng)秀麗

      (廣西民族師范學(xué)院數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)系,中國 崇左 532200)

      考察齊次等式約束的線性回歸模型

      (Ⅰ)

      Y=Xβ+e,E(e)=0,Cov(e)=σ2In

      (Ⅱ)

      提出了一種新的有偏估計(jì)即綜合嶺估計(jì),討論了綜合嶺估計(jì)的優(yōu)良性、可容許性等性質(zhì),給出了其迭代解和極小化均方誤差的無偏估計(jì)解,并得出模型(Ⅱ)的嶺估計(jì)和根方估計(jì)[5-8]是綜合嶺估計(jì)的特例,從而統(tǒng)一了嶺估計(jì)和根方估計(jì)的理論.多年來,許多學(xué)者對特征值和線性模型估計(jì)感興趣,取得了一些成果[9-13].本文對齊次等式約束線性回歸模型進(jìn)行研究,稱提出的估計(jì)為綜合條件嶺估計(jì),討論其優(yōu)良性、可容許性等性質(zhì),以及其迭代解和極小化均方誤差的無偏估計(jì)解,其樣本總方差、均方誤差、均方誤差矩陣與約束最小二乘估計(jì)的相應(yīng)誤差的大小關(guān)系等.

      1 綜合條件嶺估計(jì)的定義及性質(zhì)

      其中F(K)=diag(f1(k1),f2(k2),…,fp(kp)),fi(ki)≥0,i=1,2,…,p,K=(k1,k2,…,kp)′為嶺參數(shù)向量,Q為p階正交矩陣,W=S-1-S-1R′[RS-1R′]-1RS-1.

      先給出以下引理.

      引理1在模型(Ⅰ)下,W′=W,WSW=W,WSW′=W,其中W=S-1-S-1R′(RS-1R′)-1RS-1.

      證因?yàn)閄為n×p矩陣,又S=X′X,所以S是對稱矩陣,因此,S′=S,(S-1)′=S-1,從而

      W′=[S-1-S-1R′(RS-1R′)-1RS-1]′=S-1-S-1R′(RS-1R′)-1RS-1=W.

      WSW′=WSW=[S-1-S-1R′(RS-1R′)-1RS-1]S[S-1-S-1R′(RS-1R′)-1RS-1]=

      [I-S-1R′(RS-1R′)-1R][S-1-S-1R′(RS-1R′)-1RS-1]=

      S-1-2S-1R′(RS-1R′)-1RS-1+S-1R′(RS-1R′)-1RS-1R′(RS-1R′)-1RS-1=

      S-1-2S-1R′(RS-1R′)-1RS-1+S-1R′(RS-1R′)-1RS-1=

      S-1-S-1R′(RS-1R′)-1RS-1=W.

      引理2[1]在模型(Ⅰ)下,W為半正定矩陣,且W的秩為p-q.

      引理4[1]在模型(Ⅰ)下,令α=Q′β=(α1,α2,…,αp)′,則αp-q+1=αp-q+2=…=αp=0,

      引理5[2]在模型(Ⅰ)下,設(shè)A與C分別為m×n,n×p的常數(shù)矩陣,若Cβ條件可估,則AY是線性估計(jì)類可容許估計(jì)的充要條件為

      證由F(K)=diag(f1(k1),f2(k2),…,fp(kp)),有(QF(K)Q′W+I)-1是對稱矩陣,又W是對稱矩陣,因此,(QF(K)Q′W+I)-1W=W(QF(K)Q′W+I)-1.且

      RW=R[S-1-S-1R′(RS-1R′)-1RS-1]=RS-1-RS-1R′(RS-1R′)-1RS-1]=RS-1-RS-1=0.

      證因?yàn)?/p>

      Q′WQQ′(QF(K)Q′W+I)-1X′Y=ΛQ′(QF(K)Q′W+I)-1X′Y

      下面引入模型(Ⅰ)的典型形式

      其中Z=XQ,α=Q′β,L=RQ,從而Z′Z=Q′(X′X)Q=Q′SQ.因此,α的RLSE是

      ((Q′SQ)-1-(Q′SQ)-1Q′R′(RQ(Q′SQ)-1Q′R′)-1RQ(Q′SQ)-1)Z′Y=

      (Q′S-1Q-Q′S-1R′(RS-1R′)-1RS-1Q)Z′Y=Q′(S-1-S-1R′(RS-1R′)-1RS-1)QZ′Y=

      Q′WQZ′Y=ΛZ′Y.

      從而

      2 主要結(jié)論

      證由于

      ((QF(K)Q′W+I)-1WX′Cov(Y)XW′((QF(K)Q′W+I)-1)′)=

      σ2((QF(K)Q′W+I)-1WSW′(QF(K)Q′W+I)-1)=

      σ2((QF(K)Q′W+I)-1W(QF(K)Q′W+I)-1).

      因此

      σ2(QF(K)Q′W+I)-1((QF(K)Q′W+I)W(QF(K)Q′W+I)(QF(K)Q′W+I)-1)-

      σ2((QF(K)Q′W+I)-1W(QF(K)Q′W+I)-1)=

      σ2(QF(K)Q′W+I)-1((QF(K)Q′W+I)W(QF(K)Q′W+I)-W)(QF(K)Q′W+I)-1=

      σ2(QF(K)Q′W+I)-1((QF(K)ΛQ′)W(QΛF(K)Q′)+2QΛF(K)ΛQ′)(QF(K)Q′W+I)-1.

      σ2tr((F(K)Λ+I)-1Λ(F(K)Λ+I)-1)+(F(K)Λ+I)-1α-α2=

      證因?yàn)?/p>

      σ2(QF(K)Q′W+I)-1W(QF(K)Q′W+I)-1+((QF(K)Q′W+I)-1β-β)×

      ((QF(K)Q′W+I)-1β-β)′=σ2(QF(K)Q′W+I)-1W(QF(K)Q′W+I)-1+

      ((QF(K)Q′W+I)-1-I)ββ′((QF(K)Q′W+I)-1-I)′=

      σ2(QF(K)Q′W+I)-1W(QF(K)Q′W+I)-1+((QF(K)Q′W+I)-1-

      (QF(K)Q′W+I)-1(QF(K)Q′W+I))ββ′((QF(K)Q′W+I)-1-

      (QF(K)Q′W+I)-1(QF(K)Q′W+I))′=σ2(QF(K)Q′W+I)-1W(QF(K)Q′W+I)-1+

      (QF(K)Q′W+I)-1QF(K)Q′Wββ′WQF(K)Q′(QF(K)Q′W+I)-1.

      所以

      (QF(K)Q′W+I)-1(σ2(QF(K)Q′W+I)W(QF(K)Q′W+I)-σ2W-

      QF(K)Q′Wββ′WQF(K)Q′)(QF(K)Q′W+I)-1=(QF(K)Q′W+

      I)-1(σ2(QF(K)Q′W2QF(K)Q′W+QF(K)Q′W2+WQF(K)Q′W+W)-σ2W-

      QF(K)Q′Wββ′WQF(K)Q′)(QF(K)Q′W+I)-1=(QF(K)Q′W+I)-1(σ2(QF(K)Q′)2W3+

      2σ2QF(K)Q′W2-QF(K)Q′Wβ(QF(K)Q′Wβ)′)(QF(K)Q′W+I)-1.

      σ2(QF(K)Q′)2W3+2σ2QF(K)Q′W2-QF(K)Q′Wβ(QF(K)Q′Wβ)′≥0.

      證令A(yù)=(QF(K)Q′W+I)-1WX′,C=(QF(K)Q′W+I)-1,根據(jù)引理6得

      (QF(K)Q′W+I)-1WX′X(X′X)-1-(QF(K)Q′W+I)-1WX′XW(QF(K)Q′W+I)-1=

      (QF(K)Q′W+I)-1((QF(K)Q′W+I)W-W)(QF(K)Q′W+I)-1=

      (QF(K)Q′W+I)-1QF(K)Q′W2(QF(K)Q′W+I)-1≥0.

      由于K的最優(yōu)值與未知參數(shù)σ2和αi有關(guān),以下討論綜合條件嶺估計(jì)的迭代解.

      下面求ki,使L達(dá)到最小.由此將L對ki求偏導(dǎo),得

      因只考慮fi(ki)≠0的情況,故

      由F(K)的任意性,綜合條件嶺估計(jì)給出了一大類估計(jì).下面討論兩個(gè)特例.

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      [13] 汪 靜,孔凡惠.有約束的線性模型下的最小二乘估計(jì)與最佳線性無偏估計(jì)的比較[J].暨南大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版,1999,20(3):17-22.

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