王寧寧徐淑一方積乾

利用得分方程S（θ）在θ0處線性近似，有

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從經(jīng)典似然到等級(jí)似然的理論概述和應(yīng)用*

王寧寧1徐淑一2△方積乾3

1.廣州醫(yī)科大學(xué)公共衛(wèi)生學(xué)院統(tǒng)計(jì)學(xué)系（511436）

2.中山大學(xué)嶺南學(xué)院經(jīng)濟(jì)學(xué)系

3.中山大學(xué)公共衛(wèi)生學(xué)院流行病與醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)系

Fisher（1921）［1］第一次使用了似然（likelihood）這個(gè)概念，以后有關(guān)似然理論得到了極大發(fā)展和廣泛應(yīng)用。由Lee和Nelder（1996）［2］提出的帶隨機(jī)效應(yīng)的廣義線性模型的等級(jí)似然（hierarchicacl likelihood）估計(jì)方法，在隨機(jī)效應(yīng)統(tǒng)計(jì)模型估計(jì)中得到了較大的發(fā)展和應(yīng)用。如LI.DA.HA等（2002）［3］、LI.DA.HA等（2005）［4］、徐淑一等（2007）［5］、王寧寧等（2011，2014）［6-7］將等級(jí)似然估計(jì)方法用于生存分析中脆弱模型的估計(jì)。而且近年來學(xué)術(shù)界關(guān)于等級(jí)似然方法的應(yīng)用研究仍在繼續(xù)，如Lee和Jiang等（2011）［8］使用等級(jí)似然方法估計(jì)預(yù)測疾病測繪時(shí)相對風(fēng)險(xiǎn)的區(qū)間，模擬顯示其不弱于貝葉斯方法。Noh和Lee等（2011）［9］使用等級(jí)似然建立非線性混合效應(yīng)模型處理縱向數(shù)據(jù)。Noh和Lee等（2012）［10］使用等級(jí)似然方法提供了一種減弱對數(shù)據(jù)缺失機(jī)制不正確假定的影響并提供了實(shí)例和模擬研究。Lee等（2013）［11］把等級(jí)似然函數(shù)方法用于缺失數(shù)據(jù)的建模并應(yīng)用于厚尾分布的縱向數(shù)據(jù)分析。Wu和Bentler（2012）［12］使用等級(jí)似然解決因子分析模型中二元響應(yīng)變量的情形，使用簡單而且高效。徐淑一等（2009）［13］、HA等（2014）［14］和Lee等（2014）［15］將等級(jí)似然估計(jì)方法應(yīng)用于競爭風(fēng)險(xiǎn)模型的估計(jì)，取得了良好的效果。

相比較于貝葉斯方法，等級(jí)似然估計(jì)方法在很多情形下相對較為簡潔，而且有較為廣泛的應(yīng)用范圍，因此，本文對這一理論進(jìn)行介紹。

經(jīng)典似然理論到擴(kuò)展似然

似然的定義是：假定一個(gè)統(tǒng)計(jì)模型f（y），其中θ是未知參數(shù)，L（θ）是觀測到的數(shù)據(jù)y的概率，將它看作是θ的函數(shù)，在這個(gè)意義下，L（θ）即為似然。似然函數(shù)的作用在于承載未知參數(shù)的信息，關(guān)于使用似然函數(shù)的推論一直以來都是有爭議的，但是，目前似然理論最廣泛的應(yīng)用仍然是基于似然函數(shù)推導(dǎo)的一些統(tǒng)計(jì)量和這些統(tǒng)計(jì)量的概率特性。Birnbaum（1962）［16］提出：任何一個(gè)通過試驗(yàn)得到的結(jié)論都應(yīng)該來自于似然。

由（1）式可以得到：

如果數(shù)據(jù)是來自正態(tài)總體，那么二次逼近就是精確的?？梢园l(fā)現(xiàn)，對數(shù)似然的二階近似恰好就對應(yīng)于＾θ的正態(tài)近似。由（2）式直接可得：

利用得分方程S（θ）在θ0處線性近似，有

（5）式就是Barndorff-Nielsen的p-formula（1983）［17］，已經(jīng)被證實(shí)這個(gè)近似比基于的正態(tài)近似的密度公式更加精確，而（5）式也正是進(jìn)一步向輪廓似然和等級(jí)似然拓展的基礎(chǔ)。

當(dāng)模型的參數(shù)比較多時(shí)，我們可能只對一部分參數(shù)感興趣。例如在正態(tài)模型里，我們可能只對均值μ感興趣，此時(shí)σ2就是一個(gè)討厭參數(shù)（nuisance parameter）。一個(gè)方法就是關(guān)于感興趣的參數(shù)集中化似然，這就是輪廓似然（profile likelihood）。未知的討厭參數(shù)會(huì)帶來的額外的不確定性，尤其是在小樣本下，考慮這個(gè)額外的信息是非常重要的。假定（θ，η）是所有的參數(shù)，其中θ是感興趣的參數(shù)，給定聯(lián)合似然函數(shù)L （θ，η），則θ的輪廓似然函數(shù)定義為：

其中上面的最大化是固定θ進(jìn)行的。固定θ以后，得到的η的估計(jì)是一個(gè)與θ有關(guān)的函數(shù)，記做L但輪廓似然并不是一個(gè)正確的似然函數(shù)，它并不是基于觀測數(shù)據(jù)的概率。對于大部分問題，精確的邊際似然和條件似然雖然理論上存在，實(shí)際卻很難得到。設(shè)是（θ，η）的極大似然估計(jì)令是固定θ時(shí)η的極大似然估計(jì)，是相應(yīng)的觀測Fisher信息，那么的逼近密度為

于是，關(guān)于θ的條件似然為：

等級(jí)似然理論

對于更一般的包括不可觀測的隨機(jī)效應(yīng)的模型，F(xiàn)isher似然需要拓展。一直以來，包括不可觀測的隨機(jī)變量的模型的似然的定義，統(tǒng)計(jì)學(xué)家們沒有達(dá)成一致。Bj?rnstad（1996）［18］建立了擴(kuò)展似然（extended likelihood）理論，表明一般似然的一個(gè)特殊定義包含了固定的和隨機(jī)的參數(shù)的所有信息。Lee和Nelder （1996）［2］介紹了等級(jí)GLM模型的等級(jí)似然與傳統(tǒng)的似然有很大不同。關(guān)于似然一個(gè)重要的特性是對變換的不變性，這也是區(qū)分?jǐn)U展的似然與等級(jí)似然的重要方面，盲目的最優(yōu)化擴(kuò)展似然可能會(huì)使估計(jì)缺乏不變性，參數(shù)的不同的尺度（形式）會(huì)導(dǎo)致不同的估計(jì)，依賴于參數(shù)的尺度使得擴(kuò)展似然面臨一些批評(píng)，而這個(gè)問題，等級(jí)似然則通過定義一個(gè)特殊的參數(shù)的尺度而解決。

關(guān)于對似然的拓展，很多學(xué)者都做了嘗試，如Lauritzen（1974）［19］、Butler（1986）［20］以及Bj?rnstad （1996）［18］等。對似然合理的拓展應(yīng)該能夠處理未知參數(shù)θ，不可觀測的隨機(jī)效應(yīng)v和觀測數(shù)據(jù)y，就數(shù)據(jù)生成過程來說，隨機(jī)效應(yīng)v來自于概率函數(shù)fθ（v），當(dāng)v生成之后，固定v，由概率分布函數(shù)fθ（y|v）產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)據(jù)y。那么聯(lián)合的隨機(jī)模型就是：

給定數(shù)據(jù)y，可以利用邊際似然L（θ；y）對θ進(jìn)行推理；給定θ之后，再利用條件似然L（θ，v；v|y）=fθ（v |y）對隨機(jī)效應(yīng)v進(jìn)行推理。關(guān)于（θ，v）的擴(kuò)展似然定義為：

兩個(gè)過程的聯(lián)系通過L（θ，v；y，v）=fθ（y，v）給出。擴(kuò)展似然的定義式中，左邊是y固定，（θ，v）變動(dòng)，右邊是θ固定，（y，v）變動(dòng)。在擴(kuò)展似然框架下，v作為隨機(jī)實(shí)現(xiàn)出現(xiàn)在數(shù)據(jù)生成過程中，在參數(shù)估計(jì)中又作為未知參數(shù)待估計(jì)。而在經(jīng)典似然框架下，僅有一類隨機(jī)數(shù)據(jù)y。在兩類的參數(shù)（固定參數(shù)和隨機(jī)參數(shù)）都未知的情況下，擴(kuò)展似然理論沒有告訴我們應(yīng)該如何推理每一部分的參數(shù)。

記擴(kuò)展的似然為le（θ，v）=logL（θ，v；y，v），經(jīng)典似然記做l（θ）=logL（θ；y）。由擴(kuò)展似然的定義顯然有：le（θ，v）=l（θ）+ logfθ（v|y），對于固定參數(shù)采用l（θ）是經(jīng)典似然方法，對隨機(jī)效應(yīng)參數(shù)采用logfθ（v|y）是經(jīng)驗(yàn)貝葉斯方法。由數(shù)據(jù)生成的過程邊際似然可以經(jīng)由積分得到，于是：

然而對于非正態(tài)模型，這種積分很難處理。一種獲得固定參數(shù)θ的邊際極大似然估計(jì)的方法是EM算法。EM算法的E步需要E（le）在給定y條件下的解析式，在M步將其最大化。眾所周知EM算法收斂得很慢，對于非正態(tài)模型，E步的期望很難計(jì)算，為此一些模擬算法，比如蒙特卡羅EM方法（Vaida和Meng 2004）［21］和Gibbs抽樣（Gelfand和Smith 1990）［22］等都可以用來計(jì)算條件期望，但是這些方法的計(jì)算都很復(fù)雜。另外的經(jīng)由Gauss-Hermite求積（Crouch和Spiegelman 1990）［23］的數(shù)值積分方法可以直接獲得ML估計(jì)，但是當(dāng)隨機(jī)效應(yīng)參數(shù)增加時(shí)，計(jì)算會(huì)相當(dāng)繁重。

在擴(kuò)展似然框架下，對固定參數(shù)的正確推理要使用由le（θ，v）積分掉隨機(jī)效應(yīng)參數(shù)獲得的邊際似然l （θ），由于積分難以處理，邊際似然可以采用拉普拉斯近似：

在估計(jì)隨機(jī)效應(yīng)參數(shù)往往叫做隨機(jī)效應(yīng)的預(yù)測，Nelder認(rèn)為應(yīng)該稱之為估計(jì)，因?yàn)橐坏?shù)據(jù)y已經(jīng)生成，此時(shí)隨機(jī)效應(yīng)就是固定的，關(guān)于隨機(jī)效應(yīng)的最優(yōu)無偏預(yù)測也可以認(rèn)為是最優(yōu)無偏估計(jì)。令θ1和θ2分別是固定參數(shù)θ的任意兩個(gè)值，這兩個(gè)參數(shù)的信息都包括在似然比L（θ1；y）/ L（θ2；y）中，設(shè)存在一個(gè)隨機(jī)效應(yīng)的尺度v，使θ1和θ2的似然比保持不變：

如果存在上述定義的規(guī)范尺度的參數(shù)v，那么就可以馬上得到等級(jí)似然，然而，并不是所有的統(tǒng)計(jì)問題都存在規(guī)范參數(shù)，因此需要拓展它的定義。事實(shí)上，等級(jí)似然的定義正是擴(kuò)展似然的一個(gè)特殊情形，也就是說，當(dāng)v是規(guī)范的時(shí)候，擴(kuò)展似然L（θ，v；y，v）就是等級(jí)似然，下面用H（θ，v）表示等級(jí)似然，用h（θ，v）表示對數(shù)等級(jí)似然。對數(shù)等級(jí)似然可以被看作通常的對數(shù)似然函數(shù)，可以對它關(guān)于固定參數(shù)和隨即參數(shù)（θ，v）一起求導(dǎo)計(jì)算相應(yīng)的Fisher信息，在一般的統(tǒng)計(jì)問題中，什么樣的隨機(jī)效應(yīng)參數(shù)應(yīng)該是規(guī)范尺度的隨機(jī)變量參數(shù)不是很明顯，然而檢驗(yàn)一個(gè)特定尺度是否是規(guī)范的卻很容易。如果規(guī)范尺度的隨機(jī)效應(yīng)參數(shù)存在，關(guān)于參數(shù)的推理將會(huì)大大簡化。

關(guān)于這些性質(zhì)的進(jìn)一步討論可以參考Lee，Nelder 和Pawitan（2006）［24］。假設(shè)v是規(guī)范尺度的，非線性變換u≡v（u）將擴(kuò)展似然變?yōu)椋?/p>

由于雅克比項(xiàng)|J（u）|的存在，u不是規(guī)范尺度的。也就是說，在線性變換意義下，規(guī)范尺度是唯一的。

上述等級(jí)似然的定義比較嚴(yán)格，規(guī)范尺度是關(guān)于所有固定參數(shù)定義的，需要進(jìn)一步擴(kuò)展。假定固定參數(shù)分為兩部分（θ，φ），成立：

這種情形下，尺度v僅僅是與θ的信息無關(guān)，而關(guān)于φ則不然。使用等級(jí)似然的推理僅適用于（θ，v），而關(guān)于φ的推理則需要邊際似然，關(guān)于φ的邊際似然可以使用調(diào)整的輪廓似然近似：

其中，D（h，v）是φ的函數(shù)，與θ無關(guān)。至此，完成了模型中所有參數(shù)（θ，v，φ）的估計(jì)。

Lee等（2006）［24］指出，在廣義混合線型模型中，如果隨機(jī)效應(yīng)和協(xié)變量在線性預(yù)測部分中可加，那么這種隨機(jī)效應(yīng)尺度就是弱規(guī)范尺度，弱規(guī)范尺度的隨機(jī)效應(yīng)總可以找到；而且，此時(shí)協(xié)變量系數(shù)β的估計(jì)和隨機(jī)效應(yīng)v的實(shí)現(xiàn)可以通過最大化等級(jí)似然獲得，等級(jí)似然函數(shù)二階導(dǎo)數(shù)的相反數(shù)之逆仍然給出了協(xié)變量系數(shù)和隨機(jī)效應(yīng)實(shí)現(xiàn)估計(jì)值的方差。上面的這些性質(zhì)為等級(jí)似然的應(yīng)用提供了可行的理論基礎(chǔ)。

應(yīng)用舉例

我們以競爭風(fēng)險(xiǎn)下比例危險(xiǎn)模型為例說明等級(jí)似然估計(jì)的應(yīng)用。我們假定兩個(gè)競爭風(fēng)險(xiǎn)情形。設(shè)觀測數(shù)據(jù)為Tij（i =1，2，…，q，j =1，2，…，ni）表示第i個(gè)體的第j個(gè)重復(fù)觀測。用Δij=（δij1，δij2）表示第ij個(gè)觀測的時(shí)間屬性，δij1或δij2為1表示事件發(fā)生，為0表示刪失。設(shè)二元隨機(jī)效應(yīng)變量V =（V1，V2），假設(shè)在給定協(xié)變量X以及V的條件下，T1，T2相互獨(dú)立；第ij個(gè)個(gè)體在不同風(fēng)險(xiǎn)下的危險(xiǎn)函數(shù)設(shè)為半?yún)?shù)Cox比例危險(xiǎn)模型為：

對第ij個(gè)個(gè)體，可以定義競爭風(fēng)險(xiǎn)下比例危險(xiǎn)模型的等級(jí)似然函數(shù)：它是可觀測的生存時(shí)間和隨機(jī)效應(yīng)因子的聯(lián)合對數(shù)密度函數(shù)。記y（k）（k =1，2，…，K）為第k個(gè)觀測的持續(xù)期，y（1）＜y（2）＜…＜y（K）?？梢缘玫剑?/p>

其中，R（y（k））表示y（k）時(shí)刻的危險(xiǎn)集，是y（k）時(shí)刻分別因?yàn)閮煞N風(fēng)險(xiǎn)事件發(fā)生的數(shù)目，ηij1=xijβ1+ vi1，ηij2=xijβ2+ vi2。如果第ij個(gè)觀測在y（k）時(shí)刻因第一種風(fēng)險(xiǎn)事件發(fā)生，則令否則令0；同樣定義記表示K個(gè)時(shí)刻第一種風(fēng)險(xiǎn)的基本危險(xiǎn)率向量，其中l(wèi)og（λ1（y（k）））；同樣定義記exp（ηij2），則

其中（i，j）∈R（y（k）），且parameters）］，并不影響上述結(jié)論。

通過上述討論，發(fā)現(xiàn)競爭風(fēng)險(xiǎn)下的Cox脆弱性比例危險(xiǎn)模型可以納入混合廣義線性模型的框架，也就是說，根據(jù)Lee等（2006）［24］，競爭風(fēng)險(xiǎn)下Cox比例危險(xiǎn)模型中隨機(jī)效應(yīng)尺度是弱規(guī)范尺度，從而可以利用第三部分討論的等級(jí)似然估計(jì)方法和程序?qū)﹄S機(jī)效應(yīng)競爭風(fēng)險(xiǎn)模型進(jìn)行估計(jì)。顯然，經(jīng)典脆弱性Cox比例危險(xiǎn)模型也同樣可以納入混合廣義線性模型框架，利用等級(jí)似然理論，可以擴(kuò)展Cox脆弱性模型中隨機(jī)效應(yīng)的分布。

小 結(jié)

本文對近年來模型估計(jì)理論中的一個(gè)新的熱點(diǎn)問題進(jìn)行了介紹和討論：即等級(jí)似然理論及其應(yīng)用。本文從經(jīng)典的似然理論開始，引出其擴(kuò)展，接著介紹了當(dāng)模型的參數(shù)比較多時(shí)，估計(jì)感興趣參數(shù)的輪廓似然方法，由此過渡到隨機(jī)效應(yīng)模型的等級(jí)似然估計(jì)方法。在上述基礎(chǔ)上，本文介紹了等級(jí)似然估計(jì)對于模型中三類參數(shù)的估計(jì)方法和程序，即模型中關(guān)注變量的系數(shù)、隨機(jī)效應(yīng)的實(shí)現(xiàn)值、隨機(jī)效應(yīng)分布參數(shù)。最后，本文對等級(jí)似然理論的應(yīng)用進(jìn)行舉例說明。等級(jí)似然理論相對于貝葉斯理論的應(yīng)用較為簡潔，對于隨機(jī)效應(yīng)廣義線性的估計(jì)而言，是一種有效的估計(jì)方法。對于等級(jí)似然估計(jì)方法，期待未來更多地應(yīng)用領(lǐng)域。

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（責(zé)任編輯：郭海強(qiáng)）

·短篇報(bào)道·

*基金項(xiàng)目：廣州醫(yī)科大學(xué)項(xiàng)目（L135021）；廣東省軟科學(xué)項(xiàng)目（2013B070206027）

通信作者：△徐淑一