一、 刀切法(jackknife)
刀切法的提出,是基于点估计准则无偏性。刀切法的作用就是不断地压缩偏差。但需要指出的是缩小偏差并不是一个好的办法,因为偏差趋于0时,均方误差会变得十分大。而且无偏性只有在大量重复时才会表现出与真值的偏差不大。Jackknife的想法在于:既然样本是抽出来的,那我在作估计、推断的时候“扔掉”几个样本点看看效果如何。
例如我们来看使用刀切法估计正态分布N(2,25)的方差,我们认为样本的修正方差是关于总体方差的一个估计量使用刀切法:
>x<-rnorm(100,2,5)
>jack<-function(x){
+jackknife<-0
+for(i in 1:length(x)) jackknife[i]=length(x)*var(x)-(length(x)-1)/length(x)*sum(var(x[-i]))
+ jackknife
+ }
>mean(jack(x))/length(x)
[1]26.07598
> var(x)
[1]26.33671
可以看出刀切法得到的估计量更接近总体方差。
关于刀切法,也不仅仅只是用来做参数估计的,他的用法与之前提到的bootstrap类似。
二、最小二乘估计
虽然MLe是很好的参数估计办法,它过分依赖总体分布。在不知道总体分布的情况下,又只知道一组数据,那么LSE将会是一个不错的选择。关于LSE的相关理论你可以参考任意一本数理统计的教材,比如前面提到的王兆军《数理统计讲义》(这个百度文库里有)
下面介绍一下R中的做回归的函数lm,用法如下:
lm(formula, data, subset, weights, na.action,
method = "qr", model = TRUE, x = FALSE, y = FALSE, qr = TRUE,
singular.ok = TRUE, contrasts = NULL, offset, ...)
仅以R中给出的example中的数据作为例子:
> ctl <-c(4.17,5.58,5.18,6.11,4.50,4.61,5.17,4.53,5.33,5.14)
> trt <-c(4.81,4.17,4.41,3.59,5.87,3.83,6.03,4.89,4.32,4.69)
> group <- gl(2,10,20,labels=c("Ctl","Trt"))
> weight <- c(ctl, trt)
> lm.D9 <- lm(weight ~ group)
> lm.D9
Call:
lm(formula = weight ~ group)
Coefficients:
(Intercept) groupTrt
5.032 -0.371
> summary(lm.D9)
Call:
lm(formula = weight ~ group)
Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-1.0710 -0.4938 0.0685 0.2462 1.3690
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 5.0320 0.2202 22.850 9.55e-15 ***
groupTrt -0.3710 0.3114 -1.191 0.249
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Residual standard error: 0.6964 on 18 degreesof freedom
Multiple R-squared: 0.07308, Adjusted R-squared: 0.02158
F-statistic: 1.419 on 1 and 18 DF, p-value: 0.249
可以得到常数项为5.0320,一次项系数为-0.3710
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