張小峰,張崇岐
(廣州大學(xué)a.數(shù)學(xué)與信息科學(xué)學(xué)院;b.經(jīng)濟(jì)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院,廣東 廣州 510006)
隨機(jī)變系數(shù)混料試驗(yàn)?zāi)P偷腣-最優(yōu)設(shè)計(jì)
張小峰a,張崇岐b*
(廣州大學(xué)a.數(shù)學(xué)與信息科學(xué)學(xué)院;b.經(jīng)濟(jì)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院,廣東 廣州 510006)
將隨機(jī)變系數(shù)的混料模型轉(zhuǎn)化為混合效應(yīng)模型,從而可以得到固定效應(yīng)的信息矩陣及其逆矩陣,同時(shí)證明如果一個(gè)設(shè)計(jì)在固定效應(yīng)部分是V-最優(yōu),則這個(gè)設(shè)計(jì)在整個(gè)模型也是V-最優(yōu).給出在V-最優(yōu)準(zhǔn)則下的一階q分量和二階2分量隨機(jī)變系數(shù)混料模型的V-最優(yōu)設(shè)計(jì).
混料試驗(yàn)設(shè)計(jì);混合效應(yīng)模型;隨機(jī)系數(shù)回歸模型
混料試驗(yàn)設(shè)計(jì)是最近幾十年發(fā)展的一門新的學(xué)科,它廣泛應(yīng)用于食品制造、生物制藥及農(nóng)業(yè)上.混料試驗(yàn)設(shè)計(jì)不同于其他試驗(yàn)設(shè)計(jì),對(duì)于一個(gè)q分量的回歸響應(yīng)值不依賴于在混料中總數(shù)的多少,而是僅僅與每個(gè)分量所占的比例有關(guān).在一個(gè)(q-1)維單純形利益區(qū)間內(nèi)必須滿足:
q階SCHEFFE線性模型為
SCHEFFE提出了多重線性模型[1-2]、單純形格子設(shè)計(jì)、單純形中心設(shè)計(jì)和其他相關(guān)的多項(xiàng)式模型,最優(yōu)準(zhǔn)則也陸續(xù)應(yīng)用到混料試驗(yàn)設(shè)計(jì)[3-4],見圖1~3.
圖1 一階3分量D-最優(yōu)設(shè)計(jì)點(diǎn)Fig.1 First-order 3 vaviables of D-optimal design point
圖2 二階3分量D-最優(yōu)設(shè)計(jì)點(diǎn)Fig.2 Second-order 3 vaviables of D-optimal design point
LAAKE提出了V-最優(yōu)準(zhǔn)則[5],積分方差必須達(dá)到最小,同時(shí)LAAKE詳細(xì)地討論SCHEFFE模型二階和三階V-最優(yōu),并得到最優(yōu)配置比.LIU等用矩陣分塊法得到q階q分量的SCHEFFE模型V-最優(yōu)[6].最近幾年內(nèi),隨機(jī)變系數(shù)回歸模型在試驗(yàn)設(shè)計(jì)領(lǐng)域內(nèi)得到了廣泛的應(yīng)用,但在混料試驗(yàn)設(shè)計(jì)的方向還處于起步階段[7-9],蔣瓊首次討論了混料試驗(yàn)設(shè)計(jì)的隨機(jī)變系數(shù)回歸模型的V-最優(yōu)[10],但是只給出一階2分量及3分量的最優(yōu)配置.對(duì)于一個(gè)一般的多元線性回歸模型:
圖3 三階3分量D-最優(yōu)設(shè)計(jì)點(diǎn)Fig.3 Third-order 3 vaviables of D-optimal design point
其中f′(x)=(x1,x2,…,xq,x1x2,…),β是未知參數(shù),β=(β1,β2,…,βq)′.
根據(jù)V-最優(yōu)準(zhǔn)則:min(W),V-最優(yōu)等價(jià)定理[11]如下:
隨機(jī)系數(shù)回歸模型是為了表示未知參數(shù)在某個(gè)區(qū)域上發(fā)生變化的特征提出來(lái)的,在農(nóng)業(yè)、生物醫(yī)學(xué)等科學(xué)研究中有著非常廣泛的應(yīng)用.隨機(jī)變系數(shù)回歸模型為
n表示試驗(yàn)次數(shù),yi是試驗(yàn)單元上的向量,Xi是ni×p設(shè)計(jì)矩陣,βi是p×1隨機(jī)系數(shù)向量,βi~N(bi,D),bi為未知帶估參數(shù)向量;εi為ni×1隨機(jī)誤差向量εi~N(0,Ri),其中bi和εi互不相關(guān),D和Ri分別為正定的p×p和ni×ni已知矩陣,則有
在混料試驗(yàn)中一階q變量隨機(jī)系數(shù)模型為
其中xiJ表示第i次試驗(yàn),第J個(gè)分量的值.
隨機(jī)變系數(shù)模型(2)可以表示為
其中Xb是固定效應(yīng),Xb*是隨機(jī)效應(yīng),可以得到b*的期望與協(xié)方差陣,分別是:
為了便于討論,又不失一般性,設(shè)σ2=1,設(shè)一個(gè)一般的設(shè)計(jì)形式如下:
其中ωi是第i個(gè)設(shè)計(jì)點(diǎn)的測(cè)度,而且滿足由式(4)可以得到模型(3)的信息矩陣
對(duì)于混料試驗(yàn)二階2變量隨機(jī)系數(shù)模型為
該引理的證明[12].
證明 對(duì)于隨機(jī)變系數(shù)回歸模型信息矩陣的逆可以表示為M-1=M0-1+D,根據(jù)V-最優(yōu)準(zhǔn)則有:
定理2
是模型(1)的V-最優(yōu)設(shè)計(jì).
證明 在這里的證明分兩步,首先求出V-最優(yōu)配置,再證明該配置在整個(gè)單純性利益區(qū)域內(nèi)是最優(yōu)的.
先求最優(yōu)配置,根據(jù)引理1得到:
由Lagrange乘子法得到:
再證明該配置在整個(gè)單純性利益區(qū)域內(nèi)是最優(yōu)的,運(yùn)用V-最優(yōu)等價(jià)定理:
定理3
是模型(5)的V-最優(yōu)設(shè)計(jì).
證明 對(duì)于模型(5)的固定效應(yīng)部分是中心設(shè)計(jì),因此同一類點(diǎn)的測(cè)度是相同的,可以得到固定效應(yīng)部分的信息矩陣的逆:
等價(jià)定理(1),因此根據(jù)定理1可得到式(7)是模型(5)的V-最優(yōu)設(shè)計(jì).
將隨機(jī)變系數(shù)混料模型轉(zhuǎn)換成混合效應(yīng)模型,證明了只要一個(gè)設(shè)計(jì)在固定效應(yīng)部分V-最優(yōu),則這個(gè)設(shè)計(jì)在整個(gè)隨機(jī)變系數(shù)混料模型也是V-最優(yōu).同時(shí)得出一階q分量和二階2分量隨機(jī)變系數(shù)混料模型的V-最優(yōu)設(shè)計(jì).在未來(lái)的研究中可以探討二階q分量,三階以及q階隨機(jī)變系數(shù)混料模型的V-最優(yōu)設(shè)計(jì),同樣的也可以研究隨機(jī)變系數(shù)混料模型的D-最優(yōu),A-最優(yōu),G-最優(yōu),E-最優(yōu).
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V-optimal designs for m ixture experiment model w ith random coefficients
ZHANG Xiao-fenga,ZHANG Chong-qib
(a.School of Mathematics and Information Sciences;b.School of Economics and Statistics,Guangzhou University,Guangzhou 510006,China)
This paper studies mixture model with random coefficients that can be transformed into a mixed effects model.We obtain the information matrix and its inverse matrix of fixed effects.We prove that mixture design is V-optimal in the whole model if it is V-optimal in the fixed effect part.The V-optimal designs for firstorder q components and second-order two components'mixture model with random variable coefficients are given.
mixture experimental design;mixed-effects models;random coefficient regression models
O 212.6
A
1671-4229(2016)01-0027-05
【責(zé)任編輯:周 全】
2015-05-18;
2015-11-10
國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(11271094)
張小峰(1989-),男,碩士研究生.E-mail:978584115@qq.com
*通信作者.E-mail:cqzhang@gzhu.edu.cn