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文檔簡介
第4章
迴歸的同步推論與其他主題4.1與之聯(lián)合估計(jì)
聯(lián)合估計(jì)的需要
Bonferroni聯(lián)合信賴區(qū)間
依據(jù)補(bǔ)集定理(A.9),我們用表示兩個(gè)信賴區(qū)間都正確的機(jī)率:(4.1)
由於,於是可以得到Bonferroni不等式:(4.2)
亦即(4.2a)透過Bonferroni不等式(4.2a),我們可以很容易地做到在同一組樣本下,所建構(gòu)出的兩個(gè)與之信賴區(qū)間估計(jì),確保有全族信賴係數(shù)至少,其作法就是以個(gè)別的信賴係數(shù)估計(jì)與,則可以有Bonferroni界限,因此依照Bonferroni程序,迴歸模型(2.1)中的與之全族信賴界限為:(4.3)
其中,(4.3a)4.2
平均反應(yīng)的同步估計(jì)
Working-Hotelling程序
在迴歸模型(2.1)中g(shù)個(gè)平均反應(yīng)之同步信賴界限,利用Working-Hotelling程序計(jì)算為:(4.6)
其中(4.6a)
而與之定義同(2.28)與(2.30)。Bonferroni程序若有g(shù)個(gè)對(duì)應(yīng)的須在全族信賴係數(shù)下進(jìn)行估計(jì),則迴歸模型(2.1)的Bonferroni信賴界限為:(4.7)
其中,(4.7a)
g為此族中的信賴區(qū)間數(shù)。4.3
新觀測(cè)值的同步估計(jì)
Scheffé程序採用F分配,而Bonferroni程序則採用t分配,在全族信賴係數(shù)下,Scheffe程序下的g個(gè)同步預(yù)測(cè)界限為:(4.8)
其中,(4.8a)
而s{pred}之定義同(2.38)。在Bonferroni程序中1-同步預(yù)測(cè)界限為:(4.9)
其中,(4.9a)4.4
通過原點(diǎn)之迴歸線
模型在上述情形中,除了已知外,其他與迴歸模型(2.1)相同:(4.10)
其中,為參數(shù)為已知常數(shù)間獨(dú)立且服從
模型(4.10)的迴歸函數(shù)為(4.11)
它是一條通過原點(diǎn),斜率為的直線。推論迴歸模型(4.10)的最小平方估計(jì),其意義在於找到能將下式最小化的:(4.12)
利用標(biāo)準(zhǔn)方程式(4.13)
可以得到點(diǎn)估計(jì)量:(4.14)第i個(gè)個(gè)案之配適值為:(4.15)
而第i個(gè)殘差之定義與前面相同,為觀測(cè)值與配適值的差:(4.16)
迴歸模型(4.10)的誤差變異數(shù),其不偏估計(jì)量為:(4.17)
這時(shí)分母為(n-1),其理由是因?yàn)樵诠烙?jì)迴歸函數(shù)(4.11)的參數(shù)時(shí),只有損失一個(gè)自由度。使用通過原點(diǎn)迴歸線的重要注意事項(xiàng)
4.5
量測(cè)誤差的效果
Y的量測(cè)誤差
X的量測(cè)誤差令表示第i個(gè)受雇員工的真實(shí)年齡,是受雇員工的年齡自述,定義量測(cè)誤差為:(4.21)
研究的迴歸模型為:(4.22)
不過由於我們只能觀察到,所以必須將(4.22)中的真實(shí)年齡利用(4.21)的關(guān)係轉(zhuǎn)換成:(4.23)(4.23)可改寫成(4.24)模型(4.24)與一般的迴歸模型很相似,兩者比較後的差異在於模型(4.24)的是一個(gè)隨機(jī)變數(shù),而且與誤差項(xiàng)有相關(guān)性,因?yàn)檫@樣的相依關(guān)係,我們必須增加下面的假設(shè)條件:(4.25a)(4.25b)(4.25c)從(4.25c)知道,根據(jù)(A.15a),在下,,所以我們將可以得出:(4.26)Berkson模型在這類的例子中,觀測(cè)值是固定的,不過真實(shí)值卻是隨機(jī)變數(shù),這時(shí)量測(cè)上的誤差,定義跟前面相同:
(4.27)在模型(4.24)中用取代仍然適用:(4.28)4.6
反預(yù)測(cè)
關(guān)於反預(yù)測(cè)的問題中,迴歸模型(2.1)仍然與前面相同:(4.29)
利用n個(gè)觀測(cè)資料估計(jì)迴歸函數(shù):(4.30)
現(xiàn)在有一個(gè)新觀測(cè)值,想回過頭來預(yù)測(cè)這個(gè)新觀測(cè)值是多少?透過直接的解法,將可以得到一個(gè)的點(diǎn)估計(jì):(4.31)的近似界線為(4.32)
其中,(4.32a)
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