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Cochran分解定理的應用

2015-12-10 21:07:36王麗琦張成
教育教學論壇 2015年13期

王麗琦 張成

摘要:本文利用Cochran分解定理證明了統(tǒng)計學中Fisher引理,并對正態(tài)總體的兩個樣本平均值之差的抽樣分布的證明進行了嚴格的補充。

關鍵詞:Cochran分解定理;Fisher引理

中圖分類號:G642.3 文獻標志碼:A 文章編號:1674-9324(2015)13-0183-02

在數(shù)理統(tǒng)計中,正態(tài)分布占據(jù)非常重要的地位,一方面在應用中,許多隨機變量都服從或近似服從正態(tài)分布;另一方面,正態(tài)分布具有許多優(yōu)良性質,便于進行深入的理論研究。而Fisher引理恰恰給出了正態(tài)總體下,最重要的統(tǒng)計量樣本均值X和樣本均值S2的抽樣分布定理。Fisher引理明確提出了關于統(tǒng)計總體概念和統(tǒng)計方法目標,為現(xiàn)代推斷統(tǒng)計學奠定了理論基礎。鑒于此,F(xiàn)isher引理的證明在學習中顯得尤為重要。Cochran分解定理是謝邦杰教授在上世紀70年代末所做的一系列重要研究成果中的一部分,他的這一結果揭示了體上矩陣與行列式更本質的性質,對近代矩陣論中某些進展不大的課題,起了推動作用,同時Cochran分解定理也是方差分析的基本定理,是研究多元正態(tài)變量的二次型分布的主要依據(jù)。

定理1 (Cochran分解定理)設X1,X2,L,Xn獨立同分布于N(0,1).如果Q= X = Q ,其中Q 是秩為n 的X1,X2,L,Xn的二次型,則Q1,Q2,L,Qk相互獨立,且Q ~χ2(n ),j=1,2,L,k成立的充分必要條件是n1+n2+L+nk=n

以矩陣和向量的形式表述上述定理,令X=(X1,X2,L,Xn)',則X~Nn(0,In).此時有Q=X′X,Qj=X′AjX,A'j=Aj,j=1,2,L,k且 ' ~χ2(n )

定理1 (Cochran分解定理)設X~Nn(0,In),若有X'X= X'AjX,其中A'j=Aj,rank(Aj)=nj(j=1,2,L,k).則X'A1X,X'A2X,L,X'AkX相互獨立,且X'AjX~χ2(n )(j=1,2,L,k)成立的充分必要條件是 n =n

下面利用定理1或定理1來證明如下結論:因為對于一般的正態(tài)分布都可以通過一個平移和尺度變換化為標準正態(tài)分布,所以不失一般性在下文中所涉及到定理中的正態(tài)分布都取作標準正態(tài)分布。

定理2 (費歇定理)設X1,X2,L,Xn獨立同分布于N(0,1),則(1) ~N(0, );(2)nS2~χ2(n-1);(3) 與S2相互獨立.其中 = Xi,S2= (Xi- )2,分別稱為樣本均值與樣本方差。

證明 對于(1),根據(jù)獨立的正態(tài)分布的線性組合仍為正態(tài)分布可直接證得。

下證(2)與(3)。

令A是n行元素均為 的正交陣,(Y1,Y2,L,Yn)'=A(X1,X2,L,Xn)',則Y1,Y2,L,Yn獨立同分布于N(0,1),且 Y = X ,Yn= 。而nS2= X -n 2,故nS2= X -n 2= Y -Y = Y

令Q1=nS2,則由上式可知Q1的秩為n-1關于X1,X2,L,Xn的二次型。而 = Xi= X'1n= 1'nX,(其中1n是分量均為1的n維向量),故Q2=n 2=n( X'1n)( 1'nX)=X' (1n1'n)X可視為秩1關于X1,X2,L,Xn的二次型。由于Q= X =Q1+Q2,且rank(Q1)=n-1,rank(Q2)=1

所以rank(Q1)+rank(Q2)=n。由定理1可知,Q1~χ2(n-1),Q2~χ2(1),且Q1,Q2相互獨立。即n 2與nS2相互獨立,從而 與S2相互獨立。

定理3 設X1,X2,L,X 獨立同分布于N(0,1),Y1,Y2,L,Y 獨立同分布于N(0,1),而且它們均是相互獨立的,記 = X ,S = (X - )2; = Y j,S = (Y - )2 則有(1) ~F(n1-1,n2-1)

即左端的統(tǒng)計量服從第一自由度為n1-1、第二自由度為n2-1的F-分布;

(2) · ~t(n1+n2-2)

證明:(1)由n1S = (X - )2= X -n 2

令Q1=n1S ,而Q2=n1 2=n1( X'1n)( 1'nX)=X' (1n1'n)X可視為秩1關于X1,X2,L,X 的二次型。由于Q= X =Q1+Q2,且rank(Q)=n1,rank(Q2)=1;所以rank(Q1)=n2-1

則n1S ~χ2(n-1),令Q3=n2S ,同理n2S ~χ2(n-1),又它們均是相互獨立的,則由F-分布的構造可知

= ~F(n1-1,n2-1)

(2)由于n S +n S =Q1+Q3,其中Q1,Q3分別服從χ2(n1-1)和χ2(n2-1),且相互獨立,則由Cochran分解定理知,n S +n S ~χ2(n1+n2-2)

由 ~N(0, ), ~N(0, ),又 與 相互獨立,故 - ~N(0, + )

由獨立性假設知, - 與n S +n S 相互獨立,因而

通過上述論述,可以看出利用Cochran分解定理對費歇定理進行證明,思路清晰、簡潔明了,值得在教學中推廣,同時柯赫倫分解定理在方差分析也有著較好的應用。總之,Cochran分解定理值得在教學中加以重視。

參考文獻:

[1]鄧集賢,等.概率論及數(shù)理統(tǒng)計[M].北京:高等教育出版社,2009.

[2]郭明樂,黃旭東.概率論與數(shù)理統(tǒng)計[M].合肥:中國科學技術大學出版社,2011.

[3]陳希孺.概率論與數(shù)理統(tǒng)計[M].合肥:中國科學技術大學出版社,2009.endprint

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