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      聚集數(shù)據(jù)線性模型廣義聚集雙參數(shù)改進(jìn)估計(jì)的相對(duì)效率

      2022-06-02 03:28:42余新宏朱文君鄭劍平
      關(guān)鍵詞:方陣特征值線性

      余新宏,朱文君,鄭劍平

      (合肥經(jīng)濟(jì)學(xué)院基礎(chǔ)課教學(xué)部,安徽 合肥 230011)

      0 引言

      考慮線性模型

      (1)

      其中,Y是n×1的觀測(cè)隨機(jī)向量,X是n×p列滿秩的設(shè)計(jì)陣,β是p×1未知參數(shù)向量,ε是n×1的未知隨機(jī)誤差向量,n≥p.

      在線性模型的缺落值及數(shù)據(jù)挖掘、動(dòng)植物研究、經(jīng)濟(jì)計(jì)量等問(wèn)題中,一般不能完全觀測(cè)到Y(jié),而只能觀測(cè)到Y(jié)的一部分分量或Y的某些線性組合,這種情況下獲取的變量Y的數(shù)據(jù)稱為聚集數(shù)據(jù).通常情況下,可觀測(cè)到向量Z=TY,其中T為已知n階方陣.對(duì)此,文獻(xiàn)[1]提出了Peter & Karsten估計(jì):

      (2)

      (3)

      并提出了聚集數(shù)據(jù)線性模型參數(shù)的廣義嶺估計(jì)[4]:

      (4)

      (5)

      嶺型估計(jì)過(guò)于重視估計(jì)參數(shù)的穩(wěn)定性而輕視了其無(wú)偏性影響,常使得估計(jì)參數(shù)的均值與實(shí)際值產(chǎn)生較大的偏離.Liu型估計(jì)的優(yōu)點(diǎn)在于通過(guò)引入新的參數(shù),使得估計(jì)既能保證估計(jì)參數(shù)的穩(wěn)定性,又能保證估計(jì)參數(shù)的近似無(wú)偏性,因而這方面的研究與應(yīng)用為一些學(xué)者所熱捧.周永正等[6]提出了聚集數(shù)據(jù)線性模型廣義聚集雙參數(shù)估計(jì):

      β*(K,D)=(X′T′TX+I)-1(X′T′TX+QDQ′)(X′T′TX+QKQ′)-1X′T′TY.

      (6)

      (7)

      (8)

      上述效率分別稱為推廣歐氏模之比意義下的效率和加權(quán)歐氏模之比意義下的效率.

      注1本文中λi(A)表示方陣A的第i個(gè)順序特征值.

      1 定義和引理

      定義1在線性模型(1)下,未知參數(shù)向量β的估計(jì)

      (9)

      稱為聚集數(shù)據(jù)線性模型參數(shù)β的廣義聚集雙參數(shù)改進(jìn)估計(jì).其中,D=diag(d1,d2,…,dp),K=diag(k1,k2,…,kp),00(i=1,2,…,p);Q是使Q′X′T′TXQ=Λ,Λ=diag(λ1,λ2,…,λp)的正交矩陣,其中h>0的參數(shù).

      注3在定義1中,當(dāng)d1=d2=…=dp=h時(shí),得

      注4在定義1中,當(dāng)d1=d2=…=dp=1,k1=k2=…=kp=0時(shí),得

      引理1設(shè)U為n×p階矩陣.Δ=diag(δ1,δ2,…,δp),δ1≥δ2≥…≥δp>0,且U′U=Δ,則對(duì)于任意n階矩陣A>0,有:

      證明見(jiàn)文獻(xiàn)[7].

      引理2設(shè)A、B為n階實(shí)對(duì)稱矩陣,且B>0,則有

      λn(B)λi(A2)≤λi(ABA)≤λ1(B)λi(A2)(i=1,2,…,n).

      (10)

      證明見(jiàn)文獻(xiàn)[8].

      引理3設(shè)A為P階正定陣,則有p1-q(trA)q≤trAq≤(trA)q(q≥1).

      證明見(jiàn)文獻(xiàn)[8].

      證明

      (X′T′TX+hI)-1(X′T′TX+I)(X′T′TX+I)-1(X′T′TX+QDQ′)(X′T′TX+

      A(X′T′TX+I)-1(X′T′TX+QDQ′)(X′T′TX+QKQ′)-1(X′T′TX)β=

      AB(X′T′TX)β.

      為了討論此類有偏估計(jì)的優(yōu)良性,首先需要進(jìn)入下列定義.

      證明設(shè)q1,q2,…,qp為X′T′TX對(duì)應(yīng)于特征值λ1,λ2,…,λp的標(biāo)準(zhǔn)正交特征向量,記

      Q=(q1,q2,…,qp), Λ=diag(λ1,λ2,…,λp),

      (ABX′T′TX-I)ββ′(ABX′T′TX-I)′ ;

      σ2ABX′T′TXB′A′+(ABX′T′TX-I)ββ′(ABX′T′TX-I)′ ;

      MSE(β*(K,D))=tr(Cov(β*(K,D)))+‖E(β*(K,D))-β‖2=

      σ2BX′T′TXB′+(BX′T′TX-I)ββ′(BX′T′TX-I)′.

      因此,

      σ2ABX′T′TXB′A′+(ABX′T′TX-I)ββ′(ABX′T′TX-I)′-

      σ2BX′T′TXB′+(BX′T′TX-I)ββ′(BX′T′TX-I)′=

      其中,b1=(ABX′T′TX-I)ββ′(ABX′T′TX-I)′,b2=(BX′T′TX-I)ββ′(BX′T′TX-I)′.因?yàn)?/p>

      3 廣義聚集雙參數(shù)改進(jìn)估計(jì)代替最小二乘法對(duì)的估計(jì)效率

      定理2設(shè)n階方陣T的秩為Rank(T)=p,X′X的特征值為δ1≥…≥δp>0,TT′的特征值為h1≥…≥hp>0,X′T′TX的特征值為λ1≥…≥λp>0,k1≥…≥kp≥0,0

      (11)

      設(shè)B=(X′X)-1,由引理3知

      又設(shè)

      V=TX(X′T′TX+QKQ′)-1(X′T′TX+QDQ′)(X′T′TX+hI)-1Q,

      其中Q為正交矩陣,且Q′X′T′TXQ=Λ.

      V′V=Q′(X′T′TX+hI)-1(X′T′TX+QDQ′)(X′T′TX+QKQ′)-1X′T′TX·

      (X′T′TX+QKQ′)-1(X′T′TX+QDQ′)(X′T′TX+hI)-1Q=

      Q′(X′T′TX+hI)-1QQ(X′T′TX+QDQ′)QQ′(X′T′TX+QKQ′)-1QQ′·

      (X′T′TX)QQ′(X′T′TX+QKQ′)-1QQ′(X′T′TX+QDQ′)QQ′(X′T′TX+hI)-1Q=

      (Λ+hI)-1(Λ+D)(Λ+K)-1Λ(Λ+K)-1(Λ+D)(Λ+hI)-1=

      diag[(λ1+h)-2·(λ1+d1)2·(λ1+k1)-2λ1,…,(λi+h)-2·(λi+di)2·(λi+ki)-2λi,…,

      (λp+h)-2·(λp+dp)2·(λp+kp)-2λp].

      又由引理1、引理2可得

      tr(C)=tr(Q′CQ)=tr[Q′(X′T′TX+hI)-1(X′T′TX+QDQ′)(X′T′TX+QKQ′)-1X′T′TT′TX·

      (X′T′TX+QKQ′)-1(X′T′TX+QDQ′)(X′T′TX+hI)-1Q]≥

      從而

      故有

      定理3設(shè)n階方陣T的秩為Rank(T)=p,X′X的對(duì)應(yīng)特征值為δ1≥…≥δp>0,TT′的對(duì)應(yīng)特征值為h1≥…≥hp>0,X′T′TX的對(duì)應(yīng)特征值為λ1≥…≥λp>0,H的對(duì)應(yīng)特征值為q1≥…≥qp>0,k1≥…≥kp≥0,0

      (12)

      又因

      σ2[(X′T′TX+hI)-1(X′T′TX+QDQ′)(X′T′TX+QKQ′)-1X′T′TT′TX·

      (X′T′TX+QKQ′)-1(X′T′TX+QDQ′)(X′T′TX+hI)-1+σ-2εε′],

      σ4tr{[(X′T′TX+hI)-1(X′T′TX+QDQ′)(X′T′TX+QKQ′)-1X′T′TT′TX·

      (X′T′TX+QKQ′)-1(X′T′TX+QDQ′)(X′T′TX+hI)-1+σ-2εε′]}·

      H·[(X′T′TX+hI)-1(X′T′TX+QDQ′)(X′T′TX+QKQ′)-1X′T′TT′TX·

      (X′T′TX+QKQ′)-1(X′T′TX+QDQ′)(X′T′TX+hI)-1+σ-2εε′].

      設(shè)B=(X′X)-1,

      C=(X′T′TX+hI)-1(X′T′TX+QDQ′)(X′T′TX+QKQ′)-1X′T′TT′TX·

      (X′T′TX+QKQ′)-1(X′T′TX+QDQ′)(X′T′TX+hI)-1,

      設(shè)P為正交矩陣,使P·diag(q1,q2,…,qp)·P′=H.

      tr(BHB)=tr(B2H)=tr[B2·P·diag(q1,q2,…,qp)·P′]=

      其中,b11,…,bii,…,bpp為P′B2P的主對(duì)角線元素.

      tr[(C+σ-2εε′)H(C+σ-2εε′)]=tr[(C+σ-2εε′)2H]≥

      tr[C2P·diag(q1,q2,…,qp)·P′]=

      其中,c11,…,cii,…,cpp為P′C2P的主對(duì)角線元素.

      由定理2的證明可知

      4 廣義聚集雙參數(shù)改進(jìn)估計(jì)代替Peter & Karsten估計(jì)對(duì)的估計(jì)效率

      定理4設(shè)n階方陣T的秩為Rank(T)=p,X′T′TX的特征值為λ1≥…≥λp>0,TT′的特征值為h1≥…≥hp>0,k1≥…≥kp≥0,0≤dp≤…≤d1<1,則

      (13)

      證明類似于定理2的證明,略.

      定理5設(shè)n階方陣T的秩為Rank(T)=p,X′T′TX的特征值為λ1≥…≥λp>0,TT′的特征值為h1≥…≥hp>0,H的特征值為q1≥…≥qp>0,k1≥…≥kp≥0,0≤dp≤…≤d1<1,則

      (14)

      證明類似于定理3的證明,略.

      5 結(jié)論

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