线性混合张量模型及其参数VLS估计
发布时间：2020-02-09 06:57
【摘要】：文章将线性混合效应模型(LME)推广至线性混合张量模型.首先建立单变量线性混合张量模型,并推广至多变量线性混合张量模型.利用矩阵向量化方法,结合矩阵函数的导数运算和矩阵的Kronecker积,得出LMEM模型的参数估计特别是方差参数矩阵的估计式,最后给出线性混合张量模型的VLS参数估计式.
【图文】：
ｉＶ，逦（１．１）逡逑这里４为均值为０，方差为２的随机变量．由于同类商品的相关性及不同类商品分布的可逡逑能不一致性，因此Ｓ中样本不一定具备独立同步分布性．注意到不同类商品销售额均值不同逡逑（依赖于该类商品的单价）．将（１．１）改写为逡逑Ｖｉｊ邋＝邋０ｉＱ邋＋邋Ｐｉｌ工ｉｊ邋＋邋６ｉｊ，邋Ａ：邋＝邋１，２，邋．邋．邋．，（１－２）逡逑￥邋＝邋１，２，—，７＇，：／邋＝邋１，２，－＿，叫．其中阳表示第＜类中第１７＇个商品的销售额．句表＜＾中第＿７＇逡逑个样本单价，为Ｑ中商品平均销售额．图１为一般线性回归模型和线性混合效应模型得到逡逑的结果．逡逑Ｃｌａｓｓｉｃａｌ邋ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ逦Ｍｉｘｅｄ邋ｅｆｆｅｃｔｓ邋ａｐｐｒｏａｃｈ逡逑１４逦１６邋ｔ８邋２０逦２２逦１２逦１４逦１６逦１８逦２０逡逑Ｐｒｉｃｅ，邋ｘ逦Ｐｒｉｃｅ，邋ｘ逡逑图１传统线性模型和线性混合效应模型拟合比较逡逑（Ｆｉｇｕｒｅ邋１邋Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ邋ｏｆ邋ｔｈｅ邋ｒｅｓｕｌｔ邋ｏｆ邋ＬＭ邋ａｎｄ邋ＬＭＭ）逡逑１０期逦徐常青等：线性混合张量模型及其参数ＶＬＳ估计逦２１４７逡逑００邋对邋Ｚ邋８ＺＺｏｏｏｔｖｌ逡逑§＜Ｎｏ§邋§２逡逑Ａ邋－ｓａｌｅｓ逡逑例ｉ．ｉ中的两种回归方法拟合结果截然不同：图ｉ的左图为运用传统线性回归模型（一逡逑般最小二乘法求回归系数）得到的拟合结果，显示商品销售额与商品定价的整体负相关性，，逡逑
本文编号：2577736
【图文】：
ｉＶ，逦（１．１）逡逑这里４为均值为０，方差为２的随机变量．由于同类商品的相关性及不同类商品分布的可逡逑能不一致性，因此Ｓ中样本不一定具备独立同步分布性．注意到不同类商品销售额均值不同逡逑（依赖于该类商品的单价）．将（１．１）改写为逡逑Ｖｉｊ邋＝邋０ｉＱ邋＋邋Ｐｉｌ工ｉｊ邋＋邋６ｉｊ，邋Ａ：邋＝邋１，２，邋．邋．邋．，（１－２）逡逑￥邋＝邋１，２，—，７＇，：／邋＝邋１，２，－＿，叫．其中阳表示第＜类中第１７＇个商品的销售额．句表＜＾中第＿７＇逡逑个样本单价，为Ｑ中商品平均销售额．图１为一般线性回归模型和线性混合效应模型得到逡逑的结果．逡逑Ｃｌａｓｓｉｃａｌ邋ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ逦Ｍｉｘｅｄ邋ｅｆｆｅｃｔｓ邋ａｐｐｒｏａｃｈ逡逑１４逦１６邋ｔ８邋２０逦２２逦１２逦１４逦１６逦１８逦２０逡逑Ｐｒｉｃｅ，邋ｘ逦Ｐｒｉｃｅ，邋ｘ逡逑图１传统线性模型和线性混合效应模型拟合比较逡逑（Ｆｉｇｕｒｅ邋１邋Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ邋ｏｆ邋ｔｈｅ邋ｒｅｓｕｌｔ邋ｏｆ邋ＬＭ邋ａｎｄ邋ＬＭＭ）逡逑１０期逦徐常青等：线性混合张量模型及其参数ＶＬＳ估计逦２１４７逡逑００邋对邋Ｚ邋８ＺＺｏｏｏｔｖｌ逡逑§＜Ｎｏ§邋§２逡逑Ａ邋－ｓａｌｅｓ逡逑例ｉ．ｉ中的两种回归方法拟合结果截然不同：图ｉ的左图为运用传统线性回归模型（一逡逑般最小二乘法求回归系数）得到的拟合结果，显示商品销售额与商品定价的整体负相关性，，逡逑
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1 徐猛;N人雪堆博弈模型的第三种策略引入及其影响探究[D];浙江大学;2017年
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