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统计代写|广义线性模型代写generalized linear model代考|Least-Squares Regression
The model just discussed can be expressed in matrix form by noting that
$Y_1=\beta_0+\beta_1 x_{11}+\cdots+\beta_{p-1} x_{1, p-1}+E_1$
$Y_2=\beta_0+\beta_1 x_{21}+\cdots+\beta_{p-1} x_{2, p-1}+E_2$
or
$$
\mathbf{Y}=\mathbf{X} \boldsymbol{\beta}+\mathbf{E}
$$
where the $n \times 1$ random vector $\mathbf{Y}=\left(Y_1, \ldots, Y_n\right)^{\prime}$, the $p \times 1$ vector $\boldsymbol{\beta}=$ $\left(\beta_0, \beta_1 \ldots, \beta_{p-1}\right)^{\prime}$, the $n \times 1$ random vector $\mathbf{E}=\left(E_1, \ldots, E_n\right)^{\prime}$ and the $n \times p$ matrix
$$
\mathbf{X}=\left[\begin{array}{cccc}
1 & x_{11} & \cdots & x_{1, p-1} \
1 & x_{21} & \cdots & x_{2, p-1} \
\vdots & \vdots & & \vdots \
1 & x_{n 1} & \cdots & x_{n, p-1}
\end{array}\right]
$$
Furthermore, $\mathrm{E}\left(E_i\right)=0$ for all $i=1, \ldots, n$ implies $\mathrm{E}(\mathbf{E})=\mathbf{0}_{n \times 1}$. Therefore $\mathrm{E}(\mathbf{Y})=\mathbf{X} \boldsymbol{\beta}$. For the present, assume that the $E_i$ ‘s are independent, identically distributed random variables where $\operatorname{var}\left(E_i\right)=\sigma^2$ for all $i=1, \ldots, n$. Since the $E_i$ ‘s are independent, $\operatorname{cov}\left(E_i, E_j\right)=0$ for all $i \neq j$. Therefore, the covariance matrix of $\mathbf{E}$ is given by $\boldsymbol{\Sigma}=\operatorname{cov}(\mathbf{E})=\sigma^2 \mathbf{I}_n$. In later sections of this chapter more complicated error structures are considered.
Note that $\boldsymbol{\Sigma}$ has been used to represent the covariance matrix of the $n \times 1$ random error vector $\mathbf{E}$. However, $\boldsymbol{\Sigma}$ is also the covariance matrix of the $n \times 1$ random vector $\mathbf{Y}$ since
$$
\begin{aligned}
\operatorname{cov}(\mathbf{Y}) &=\mathrm{E}\left[(\mathbf{Y}-\mathbf{X} \boldsymbol{\beta})(\mathbf{Y}-\mathbf{X} \boldsymbol{\beta})^{\prime}\right] \
&=\mathrm{E}\left[\mathbf{E E}^{\prime}\right] \
&=\boldsymbol{\Sigma}
\end{aligned}
$$
统计代写|广义线性模型代写generalized linear model代考|BEST LINEAR UNBIASED ESTIMATORS
In many problems it is of interest to estimate linear combinations of $\beta_0, \ldots, \beta_{p-1}$, say, $\mathbf{t}^{\prime} \boldsymbol{\beta}$, where $\mathbf{t}$ is any nonzero $p \times 1$ vector of known constants. In the next definition the “best” linear unbiased estimator of $\boldsymbol{t}^{\prime} \boldsymbol{\beta}$ is identified.
Definition 5.2.1 Best Linear Unbiased Estimator $(B L U E)$ of $\mathbf{t}^{\prime} \boldsymbol{\beta}$ : The best linear unbiased estimator of $\mathbf{t}^{\prime} \boldsymbol{\beta}$ is
(i) a linear function of the observed vector $\mathbf{Y}$, that is, a function of the form $\mathbf{a}^{\prime} \mathbf{Y}+a_0$ where $\mathbf{a}$ is an $n \times 1$ vector of constants and $a_0$ is a scalar and
(ii) the unbiased estimator of $\mathbf{t}^{\prime} \boldsymbol{\beta}$ with the smallest variance.
In the next important theorem $\mathbf{t}^{\prime} \hat{\beta}=\mathbf{t}^{\prime}\left(\mathbf{X}^{\prime} \mathbf{X}\right)^{-1} \mathbf{X}^{\prime} \mathbf{Y}$ is shown to be the BLUE of $\mathbf{t}^{\prime} \beta$ when $\mathrm{E}(\mathbf{E})=\mathbf{0}$ and $\operatorname{cov}(\mathbf{E})=\sigma^2 \mathbf{I}_n$. The theorem is called the Gauss-Markov theorem.
Theorem 5.2.1 Let $\mathbf{Y}=\mathbf{X} \beta+\mathbf{E}$ where $\mathrm{E}(\mathbf{E})=\mathbf{0}$ and $\operatorname{cov}(\mathbf{E})=\sigma^2 \mathbf{I}_n$. Then the least-squares estimator of $\mathbf{t}^{\prime} \boldsymbol{\beta}$ is given by $\mathbf{t}^{\prime} \hat{\boldsymbol{\beta}}=\mathbf{t}^{\prime}\left(\mathbf{X}^{\prime} \mathbf{X}\right)^{-1} \mathbf{X}^{\prime} \mathbf{Y}$ and $\mathbf{t}^{\prime} \hat{\boldsymbol{\beta}}$ is the $B L U E$ of $\mathbf{t}^{\prime} \beta$.
Proof: First, the least-squares estimator of $\boldsymbol{t}^{\prime} \hat{\beta}$ is shown to be $\boldsymbol{t}^{\prime} \hat{\beta}$. Let $\mathbf{T}$ be a $p \times p$ nonsingular matrix such that $\mathbf{T}=\left(\mathbf{t} \mid \mathbf{T}_0\right)$ where $t$ is a $p \times 1$ vector and $\mathbf{T}_0$ is a $p \times(p-1)$ matrix. If $\mathbf{R}=\mathbf{T}^{\prime-1}$ then
$$
\begin{aligned}
\mathbf{Y} &=\mathbf{X} \boldsymbol{\beta}+\mathbf{E} \
&=\mathbf{X R T}^{\prime} \boldsymbol{\beta}+\mathbf{E} \
&=\mathbf{U} \boldsymbol{\omega}+\mathbf{E}
\end{aligned}
$$
where $\mathbf{U}=\mathbf{X R}$ and
$$
\boldsymbol{\omega}=\mathbf{T}^{\prime} \boldsymbol{\beta}=\left[\begin{array}{c}
\mathbf{t}^{\prime} \boldsymbol{\beta} \
\mathbf{T}_0^{\prime} \beta
\end{array}\right]
$$
广义线性模型代考
统计代写|广义线性模型代写generalized linear model代考|最小二乘回归
刚刚讨论的模型可以用矩阵形式表示，注意到
$$
\begin{aligned}
&Y_1=\beta_0+\beta_1 x_{11}+\cdots+\beta_{p-1} x_{1, p-1}+E_1 \
&Y_2=\beta_0+\beta_1 x_{21}+\cdots+\beta_{p-1} x_{2, p-1}+E_2
\end{aligned}
$$
或者
$$
\mathbf{Y}=\mathbf{X} \boldsymbol{\beta}+\mathbf{E}
$$
在哪里 $n \times 1$ 随机向量 $\mathbf{Y}=\left(Y_1, \ldots, Y_n\right)^{\prime}$ ，这 $p \times 1$ 向量 $\boldsymbol{\beta}=\left(\beta_0, \beta_1 \ldots, \beta_{p-1}\right)^{\prime}$ ，这 $n \times 1$ 随机向量 $\mathbf{E}=\left(E_1, \ldots, E_n\right)^{\prime}$ 和 $n \times p$ 矩阵
此外， $\mathrm{E}\left(E_i\right)=0$ 对所有人 $i=1, \ldots, n$ 暗示 $\mathrm{E}(\mathbf{E})=\mathbf{0}_{n \times 1}$. 所以 $\mathrm{E}(\mathbf{Y})=\mathbf{X} \boldsymbol{\beta}$. 目前，假设 $E_i$ 是独立 的、同分布的随机变量，其中 $\operatorname{var}\left(E_i\right)=\sigma^2$ 对所有人 $i=1, \ldots, n$. 由于 $E_i$ 是独立的， $\operatorname{cov}\left(E_i, E_j\right)=0$ 对所有人 $i \neq j$. 因此，协方差矩阵 $\mathbf{E}$ 是 (谁) 给的 $\boldsymbol{\Sigma}=\operatorname{cov}(\mathbf{E})=\sigma^2 \mathbf{I}_n$. 在本章后面的部分中，将考虑更 筫杂的错误结构。
注意 $\boldsymbol{\Sigma}$ 用于表示协方差矩阵 $n \times 1$ 随机误差向量 $\mathbf{E}$. 然而， $\boldsymbol{\Sigma}$ 也是协方差矩阵 $n \times 1$ 随机向量 $\mathbf{Y}$ 自从
$$
\operatorname{cov}(\mathbf{Y})=\mathrm{E}\left[(\mathbf{Y}-\mathbf{X} \boldsymbol{\beta})(\mathbf{Y}-\mathbf{X} \boldsymbol{\beta})^{\prime}\right] \quad=\mathrm{E}\left[\mathbf{E} \mathbf{E}^{\prime}\right]=\boldsymbol{\Sigma}
$$
统计代写|广义线性模型代写generalized linear model代考|最佳线性无偏估计
在许多问题中，估计 $\beta_0, \ldots, \beta_{p-1}$ ，说， $\mathbf{t}^{\prime} \boldsymbol{\beta}$ ， 在哪里 $\mathbf{t}$ 是任何非雪 $p \times 1$ 已知常数的向量。在下一个定义 中，”最佳”线性无偏估计量 $t^{\prime} \beta \boldsymbol{\beta}$ 被识别。
定义 5.2.1 最佳线性无偏估计器 $(B L U E)$ 的 $\mathbf{t}^{\prime} \boldsymbol{\beta}$ : 的最佳线性无偏估计量 $\mathbf{t}^{\prime} \boldsymbol{\beta}$ 是
(i) 观察向量的线性函数 $\mathbf{Y}$ ，即形式的函数 $\mathbf{a}^{\prime} \mathbf{Y}+a_0$ 在哪里 $\mathbf{a}$ 是一个 $n \times 1$ 常数向量和 $a_0$ 是一个标量并且
(ii) 的无偏估计量 $\mathbf{t}^{\prime} \boldsymbol{\beta}$ 具有最小的方差。
在下一个重要定理 $\mathbf{t}^{\prime} \hat{\beta}=\mathbf{t}^{\prime}\left(\mathbf{X}^{\prime} \mathbf{X}\right)^{-1} \mathbf{X}^{\prime} \mathbf{Y}$ 显示为蓝色 $\mathbf{t}^{\prime} \beta$ 什么时候 $\mathrm{E}(\mathbf{E})=\mathbf{0}$ 和 $\operatorname{cov}(\mathbf{E})=\sigma^2 \mathbf{I}_n$. 该定理 称为高斯-马尔可夫定理。
定理 5.2.1 令 $\mathbf{Y}=\mathbf{X} \beta+\mathbf{E}$ 在哪里 $\mathrm{E}(\mathbf{E})=\mathbf{0}$ 和 $\operatorname{cov}(\mathbf{E})=\sigma^2 \mathbf{I}_n$. 那么最小二乘估计 $\mathbf{t}^{\prime} \boldsymbol{\beta}$ 是 (谁) 给的 $\mathbf{t}^{\prime} \hat{\boldsymbol{\beta}}=\mathbf{t}^{\prime}\left(\mathbf{X}^{\prime} \mathbf{X}\right)^{-1} \mathbf{X}^{\prime} \mathbf{Y}$ 和 $\mathbf{t}^{\prime} \hat{\boldsymbol{\beta}}$ 是个 $B L U E$ 的 $\mathbf{t}^{\prime} \beta$.
证明: 首先，最小二乘估计 $t^{\prime} \hat{\beta}$ 显示为 $\boldsymbol{t}^{\prime} \hat{\beta}$. 让 $\mathbf{T}$ 做一个 $p \times p$ 非奇异矩阵使得 $\mathbf{T}=\left(\mathbf{t} \mid \mathbf{T}_0\right)$ 在哪里 $t$ 是一个 $p \times 1$ 向量和 $\mathbf{T}_0$ 是一个 $p \times(p-1)$ 矩阵。如果 $\mathbf{R}=\mathbf{T}^{\prime-1}$ 然后
$$
\mathbf{Y}=\mathbf{X} \boldsymbol{\beta}+\mathbf{E} \quad=\mathbf{X R T} \mathbf{T}^{\prime} \boldsymbol{\beta}+\mathbf{E}=\mathbf{U} \boldsymbol{\omega}+\mathbf{E}
$$
在哪里 $\mathbf{U}=\mathbf{X R}$ 和
$$
\boldsymbol{\omega}=\mathbf{T}^{\prime} \boldsymbol{\beta}=\left[\mathbf{t}^{\prime} \boldsymbol{\beta} \mathbf{T}_0^{\prime} \beta\right]
$$
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