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僅自變量可重復觀測的變系數線性結構型EV模型的參數估計

2010-07-23 11:10:30周躍進陳桂景
統計與決策 2010年5期
關鍵詞:模型

周躍進 ,陳桂景 ,王 蕊

(1.安徽理工大學 理學院,安徽 淮南 232001;2.安徽大學 數學科學學院,合肥 230039)

0 引言

在許多實際問題中,EV模型的系數往往是隨時間等因素變化而變化,并且在EV模型研究中一般都對模型誤差方作某種約束,這往往帶有主觀性。但在一定條件下可作重復觀測,利用其結果對誤差方差作估計,從而可以避免對其施加人為的約束。在實際問題中,有時只允許模型中自變量可重復觀測。如在農業實驗中,實驗田劃分為若干個大地塊,以x記地塊的肥力,它實際上是該地塊上肥力的平均值,而我們只能從該地塊各處取樣測x,所得結果構成對x的重復觀測。但如因變量Y表示地塊的單產量,其值一般只需測量一次。這類問題具有一定的普遍性。劉繼學在文獻[4]中研究了僅自變量有重復觀測時常系數線性EV模型的參數估計。本文考慮只允許自變量有重復觀測的變系數結構型線性EV模型。

假設在參變量t處自變量x與因變量y滿足一元線性關系

這里x,y是隨機變量,t是參變量;a(t),b(t)是t的連續函數且 b(t)≠0。

假定 t1,t2,…,tn,是[0,1]上的 n個設計點,在每個 ti處對作重復觀測,獲得樣本觀測值(ti,Xij,Yi);i=1,…,n;j=1,…,ni。 其中Xij,Yi為真值xi,yi的觀測值,xi,yi是不能直接觀測的隨機變量。本文模型是

其中對模型作如下基本假定:

(1)x1,x2,…,xn是隨機變量的iid真實值,EX,EX2存在;

(2)uij(i=1,2,…,ni)為 iid,且

(3),e1,e2,…,en為 iid,且

(4){xi},{uij}和{ei}相互獨立。

在模型(2)中,令 a(t)=a、b(t)=b、a、b 未知,即為文獻[4]中所研究的問題。本文感興趣的是估計模型(1.2)中變系數a(t).

b(t)在t=t0∈(0,1)處的值 a(t0)、b(t0)和本文利用重復觀測數據和局部加權的方法,構造出參數a(t0)、b(t0)和測量誤

1 a(t0)、b(t0)和的估計

文獻[5]對變系數線性結構關系EV模型的參數a(t0)、b(t0)采用加權正交回歸最小二乘的方法獲得其估計量。如果用文獻[5]中的方法,則考慮樣本點(Xij,Yi)到(t0-hn,t0+hn)內的局部回歸直線y-b(t0)x-a(t0)=0的正交距離平方加權和

達到最小為原則來估計 a(t0)、b(t0),求出 a(t0)、b(t0)的估計量但由于未必相等,因而不再收斂到 b(t0),因此必須采用另外的估計方法。本文利用t0處重復觀測值(ti,Xij,Yi)來估計 a(t0)、b(t0)和首先利用重復觀測數據對進行估計,然后利用局部加權方法估計和

如果 Wni(t0)滿足(1),權函數。

關于權函數的選擇,可先選定適當的有界概率密度函數K(x),稱之為核函數;然后選定窗寬hn∈(0,1/2)。由事先確定的設計點 0≤t1<t2<…tn≤1 及 t0∈(0,1),構造權函數:

一般窗寬hn隨n增大而減小,理論上hn滿足當n→∞時,n→0,nhn→∞。

本文采用以下記號:

2 主要結果

條件保證了[0,1]內的n個設計點不能過于聚集在某點附近。在一些假定條件下,本文得到如下主要結果。

假定設計點 0≤t1<t2<…<tn≤1,且滿足:

3 定理證明

為了證明定理的結論,需引入下列引理。引理 1[6]在(5)式定義下,

引理 2[5]設隨機變量 ξ,ξ1,ξ2…,ξniidEξ,Eξ2存在,隨機變量e1,e2,eniid,Ee1=0,Ee2=σ2<∞有界縣在t0附近連續。若→∞(n→∞),則當n→∞時:

引理 3[5]設隨機變量 ξ,ξ1,ξ2…,ξn,相互獨立,隨機變量e1,e2,en相互獨立有界且在 t0附近連續。若則當n→∞時:

引理 4[5]設隨機變量 ξ,ξ1,ξ2…,ξniidEξ,Eξ2存在,隨機變量 e1,e2,eniid,Ee1=0,Ee2=σ2<∞,f(t)有界縣在 t0附近連續。 若則當n→∞時:

引理 5[5]設隨機變量 ξ,ξ1,ξ2…,ξn相互獨立,隨機變量e1,e2,en相互獨立,f(t)有界且在 t0附近連續。若則當n→∞時:

由引理2和引理3知

再由引理2和引理3有:

再討論S2XY的收斂性。

由引理3可得:

由(10)、(11)、(14)、(17)式,可得到

由此,定理得證。

由引理4和引理5,同理可證得定理2。

[1]Wang Qihua.Estimation of Linear Error-in-Covariables Models with Validation Data under Random Censorship[J].J Multivariate Anal.,2000,(73).

[2]ZhangS.G.,Chen X.R.Consistency of Modified MLE in EV Model with Replicted Observations[J].Science in China(Series A),2001,44(3).

[3]Zhang S.G.,Chen X.R.Asymptotic Normality of Parameters Estimation in EV Model with Replicated Observations[J].Acta Mathematica Scientia(Series B),2002,22(1).

[4]Liu J.X.,Zhang S.G.,Chen X.R.EV Models with Replicable Observed Independent Variables[J].Science in China(A),2006,36(5).

[5]Ou Y.G.On Parameter Estimation for Linear Varying-coefficients Structural EV Models[J].Acta Mathematicae Applicatae Sinica,2005,28(1).

[6]Zhang S.G.Research about EV Models PhD[D].Paper,2002.

[7]Stout W F.Almost Sure Convergence[M].New York:Acadamic Press,1974.

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