高維縱向數(shù)據(jù)的懲罰廣義估計(jì)方程分析

尹長(zhǎng)明，王亞東

(廣西大學(xué)數(shù)學(xué)與信息科學(xué)學(xué)院，廣西南寧530004)

1.引言

廣義線性模型(GLMs)在研究響應(yīng)變量是離散的或非負(fù)的回歸問題中起著重要的作用[1].縱向數(shù)據(jù)(面板數(shù)據(jù)或集團(tuán)數(shù)據(jù))在生物醫(yī)學(xué)，經(jīng)濟(jì)和社會(huì)科學(xué)的研究中經(jīng)常出現(xiàn).縱向數(shù)據(jù)是對(duì)一個(gè)個(gè)體的多次觀測(cè)的數(shù)據(jù)是相關(guān)的，但相關(guān)程度未知，不同個(gè)體之間的觀測(cè)數(shù)據(jù)是獨(dú)立的.廣義估計(jì)方程(GEE)[2]是常用的分析縱向數(shù)據(jù)下GLMs的方法[3]，GEE估計(jì)的一個(gè)顯著特點(diǎn)是只要均值函數(shù)假定正確，即使相關(guān)陣(或協(xié)方差)假定不正確，得到的回歸參數(shù)估計(jì)仍具有相合性和漸近正態(tài)性.若方差也假定正確，得到的估計(jì)方差最小.

高維協(xié)變量現(xiàn)在越來越普遍，特別是在基因研究和大規(guī)模健康研究中.例如酵母菌基因研究有96個(gè)協(xié)變量[4];心臟病的研究，協(xié)變量有年齡，抽煙情況，膽固醇含量，血壓等等[5];有時(shí)變量雖然不多，考慮到各種交叉因素，協(xié)變量就很多.這些變量中有部分協(xié)變量與響應(yīng)變量沒有關(guān)系或者關(guān)系不密切，若將它們包含在模型中，會(huì)影響統(tǒng)計(jì)推斷的精度，因此選擇重要的協(xié)變量即變量選擇就很重要.

關(guān)于GEE的大樣本性質(zhì)可參看文[5].當(dāng)個(gè)體數(shù)n→∞，協(xié)變量維數(shù)pn可以趨于無窮時(shí)，WANG[5]在沒有加稀疏條件下證明了GEE估計(jì)的大樣本性質(zhì).變量選擇的文獻(xiàn)可參看文[6]，該文獻(xiàn)假定協(xié)變量的維數(shù)pn是不變的，且響應(yīng)變量是連續(xù).WANG，ZHOU，QU[4]研究了響應(yīng)變量可以是連續(xù)的，也可以是離散的(屬性數(shù)據(jù)和計(jì)數(shù)數(shù)據(jù))，協(xié)變量的維數(shù)pn可以是發(fā)散的縱向數(shù)據(jù)下廣義線性模型的變量選擇.本文改進(jìn)了WANG，ZHOU，QU[4]和WANG[5]的結(jié)果.

設(shè)(Yij，Xij)是第i個(gè)個(gè)體的第j次觀測(cè)值，i=1，2，···，n，j=1，2，···，m，其中Yij是響應(yīng)變量，Xij是pn×1協(xié)變量，m是每個(gè)個(gè)體的觀測(cè)次數(shù).當(dāng)個(gè)體數(shù)n→∞，協(xié)變量維數(shù)pn可以無界.假設(shè)不同個(gè)體之間的觀測(cè)值是獨(dú)立的，同一個(gè)個(gè)體的m次觀測(cè)值是相關(guān)的.記Yi=(Yi1，···，Yim)T，Xi=(Xi1，···，Xim)，i=1，···，n，其中T表示矩陣或向量的轉(zhuǎn)置.

設(shè)廣義線性模型的期望和方差分別為

其中μ(θ)是聯(lián)系(link)函數(shù)，˙μ(θ)＞0是它的導(dǎo)數(shù)，θij=XTijβn，βn=(βn1，···，βnpn)T是回歸參數(shù)向量.當(dāng)μ(θ)=θ，就得到線性模型;μ(θ)=eθ/(1+eθ)，就得到logistic回歸模型;μ(θ)=eθ，就得到研究計(jì)數(shù)數(shù)據(jù)的對(duì)數(shù)線性回歸模型.

記μi(βn)=(μi1(βn)，···，μim(βn))T，Ai(β)=diag(σi1(βn)，···，σim(βn))，其中，diag(v)表示一個(gè)對(duì)角矩陣，其對(duì)角元素是向量v的元素.類似LIANG，ZEGER[2]，WANG[5]定義方程

其中Qλn(|βn|)=(qλn(|βn1|)，···，qλn(|βnpn|))T，Sign(βn)=(sign(βn1)，···，sign(βnpn))T，Qλn(|βn|)·Sign(βn)定義為對(duì)應(yīng)元素相乘得到的向量，SCAD懲罰函數(shù)為

t≥0，a＞2，λn是調(diào)整參數(shù)，符號(hào)函數(shù)sign(t)=I(t＞0)-I(t＜0)，I是示性函數(shù).

2.主要結(jié)果

在本文中，C，C1，C2，...代表與n無關(guān)的正常數(shù)，在不同地方可以表示不同值.為了得到我們的主要結(jié)果，需要如下假設(shè)條件.

(A1)pn維向量Xij，1≤i≤n，1≤j≤m的所有元素關(guān)于n一致有界;

(A3)存在與n無關(guān)的有限正常數(shù)C1和C2使得

其中Xij(1)是Xij的前sn個(gè)元素構(gòu)成的向量，Xi(1)=(Xi1(1)，···，Xim(1))，λmin和λmax分別表示矩陣的最小和最大特征根;

(A4)Yi，i=1，···，n的共同真實(shí)相關(guān)陣Rn0滿足Rn0≥CIm，估計(jì)工作相關(guān)陣滿足其中是任意滿足C1Im≤≤C2Im的正定陣，稱為工作相關(guān)陣(可以不等于Rn0)，Im是m階單位陣，‖R‖=[trace(RRT)]1/2表示矩陣R的Frobenius范數(shù);

(A5)存在某個(gè)r＞2，對(duì)所有i≤n有E‖?i(βn0)‖r≤C，其中?i(βn)=(?i1(βn)，···，?im(βn))T

(A6)對(duì)所有1≤i≤n，1≤j≤m，βn∈Bn，方差滿足μ的二階導(dǎo)數(shù)¨μ和三階導(dǎo)數(shù)μ(3)滿足≤C，其中δ是任意正常數(shù);

(A7)(i)min1≤j≤sn|βnj0|/λn→∞;(ii)(iii)λn→0;(iv).

定理2.1若假設(shè)條件(A1)-(A7)成立，則存在使下面式子成立，

其中Unk(βn)是Un(βn)的第k個(gè)元素，αn是任意固定的sn維單位向量，(2.3)和(2.4)經(jīng)常被稱為變量選擇的Oracle性質(zhì).

注2.1條件(A1)更正了文[4]中筆誤:pn維向量Xij一致有界.

注2.2(A3)減弱了文[4]中條件:的最小最大特征根都是n的階.

注2.3(A5)減弱了文[4]中條件:存在正常數(shù)M2，M3使E[exp(M2|?ij(βn0)|)]≤M3.因?yàn)?ij(βn0)的矩母函數(shù)一致有界可以推出對(duì)任意r＞2有E|?i(βn0)|r≤C.

注2.4(A6)減弱了文[4]中條件:對(duì)所有1≤i≤n，1≤j≤m，其中特別當(dāng)pn是n的高階無窮大，文[4]中此條件較強(qiáng).

注2.5(A7)減弱了文[4]中條件:在矩母函數(shù)一致有界條件下，文[4]中pn最高可達(dá)n2階，我們的結(jié)果pn可達(dá)到nr階，對(duì)任意r＞2.

注2.6將文[5]中條件和減弱為在參數(shù)真值點(diǎn)成立，即其中βn(1)∈Bn(1)={βn(1):

其余條件與文中[4-5]中條件一樣.

3.主要結(jié)果的證明

引理3.1若假設(shè)(A6)，(A7)(ii)和成立，則其中βn∈Bn.

證由(A7)(ii)和知

由微分中值定理，(A6)和(3.1)，知

由(3.2)和(A6)，知

同理，由微分中值定理，(3.1)，(3.3)和(A6)，知

引理3.3[7](微分中值不等式)設(shè)D?Rn，f:D→Rm.若f(x)在D內(nèi)可微，則對(duì)任何兩點(diǎn)a，b∈D，必存在ξ=a+θ(b-a)，0＜θ＜1，使得

引理3.4[8]設(shè)X1，X2，···，Xn是鞅差序列，r≥2，則

引理3.5[4]記epnk表示第k個(gè)元素是1，其余元素都是0的pn維向量，

則

其中

注3.1文[4]中Gnk(βn)與文[5]中(βn)表達(dá)式的有筆誤，應(yīng)為

定理2.1的證明由假設(shè)條件和引理3.1知，引理3.2的條件滿足，因而其結(jié)論成立.所以若取即

其中Snk()是Sn()的第k個(gè)元素.

由引理3.3，引理3.1，(A1)，(A7)(ii)，知

由(3.12)，(3.13)知

由假設(shè)條件(A1)知

由(3.15)，(A4)，引理3.1，Markov不等式，(3.14)和(A7)(iv)，知

由泰勒公式，知

其中在βn與βn0的連線上.特別當(dāng)有

其中Δnk(1)(βn)是向量的前sn個(gè)元素構(gòu)成的向量，Dnk(1)(βn)是左上角的sn×sn矩陣.

由Markov不等式，引理3.4，(A1)，(A4)，(A5)，(A6)和(A7)(v)，知

記Hnk(1)(βn)，nk(1)(βn)，Gnk(1)(βn)分別是向量Hnk(βn)，nk(βn)，Gnk(βn)的前sn個(gè)元素構(gòu)成的向量，則由引理3.5知

由(A1)，(A4)，(A6)和(A7)(iv)，知

由引理3.4，(A1)，(A4)，(A5)和(A6)，可得

由Markov不等式，Minkowski不等式，(3.22)，(A7)(ii)和(A7)(v)，知

所以

同理，

由(3.20)，(3.21)，(3.24)和(3.25)，得

設(shè)emj表示第個(gè)j個(gè)元素是1，其余元素都為0的m維向量，則由可得，

由(3.29)，(3.28)，(3.27)，引理3.5，(3.14)，(A1)，(A4)，(A6)和引理3.1，可證

所以

再由Markov不等式，(A7)(iii)和(A7)(iv)知

由(3.32)，(3.26)，(3.19)，(3.18)，(3.16)和(3.6)，知

當(dāng)k=sn+1，···，pn，=0，所以再由(3.33)知(2.2)成立.由=知(2.3)成立.由假設(shè)條件，引理3.1和引理3.2知(2.4)成立.定理2.1證畢.

4.結(jié)語

本文只在較弱的條件下證明非零回歸系數(shù)的個(gè)數(shù)發(fā)散情況下，縱向數(shù)據(jù)GEE的協(xié)變量選擇的相合性質(zhì)和Oracle性質(zhì).數(shù)值模擬請(qǐng)參看文[4].