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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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