ML odhad (1 A'S Ďalšie pomocné tvrdenia Lema 1*. Platí (9m'x cbc'Ax (9x 2Ax. Dôkaz. Urobte ako cvičenie. Nech B je regulárna n x n matica, ktorej prvky sú diferencovatelnými funkciami premennej t, čiže {B}i j — — Ďjj(í), i, j — 1, 2, ...,n, <9B . • , -7^- je n x n matica, ktorej prvky su j = 1,2, ...,n dctetB . . ddetB 1 ^ —-- je n x n matica, ktorej prvky su ——-, i, j — 1, 2, ...,n, oB oba díag~B /{B}i,i 0 0 {B}2,2 V 0 {B}nj„ / Značenie je rovnaké ako v kapitolke 8. "Pomocné tvrdenia" textu "Plánovanie regresného experimentu". Lema 2*. Pre symetrickú regulárnu n x n maticu B a symetrickú maticu C platí ÔtrB^C ^ _2B-iCB-i + ^(b-íCB-1). dB Dôkaz. Platí -írCB" dtrB^C ju -fr-CB-^B-1 obu (\ 0 0 ...x 0 0 0 0 0 0 B -tr /l 0 0 0 0 0 0 0 0 Vo o o / ^-{B^CB-1}!! dtrB^C -írCB-^B-1 ob12 B lCB Vo 0 0 / 2 -trCW fO 1 O ...^ 1 o o 0 0 0 Vo o o ) B -tr fO 1 O ...^ 1 O o 0 0 0 Vo o o ) B ^CB = -{B-^B-1^! - {B-^B-1^! = 2{B-1CB-1}12 Úplne analogicky dostávame dtrB^C a pre i ^ j teda {B-^B-1} dtrB^C 2B 'CB 1 + diag (B-LCB-L). □ Lema 3*. Pre symetrickú n x n maticu B piati 2B - diagB = O^B=0. Dôkaz. Spravte ako cvičenie. Združenú funkciu hustoty rozdelenia náhodného výberu X„pi — (X'1; ...,X^)' uvažovanú pri danom x (realizácia X G 1ZP) ako funkciu vektorového parametra 6 G lZq nazývame funkciou vierohodnosti n L(x;0) = []/(xí;0), i=l resp. jej logaritmus, teda n Z(x,0) = Z(xi,x2,...,x„,0) = 1iiL(x;0) = ^ln/fo; 0). i=l Vierohodnostnými rovnicami rozumieme systém 2^ m -u, A-1,2,..., g. i—l Majme náhodný výber X — (X'1; X2,X^)', kde Xj ~ Np(fi, S), S je regulárna. Potom L(x; /x, s) = |27rSrf e-^ ^ľ=i(x* - - m) j 3 1 ™ Z(x; /x, E) = lnL(x; /x, S) = ln |2ttS| - - ]T(Xí - /x/ST1^ - /x). i=l Plati (xj - /x)'E 1 (xj - /x) = (x, - x + x - /x)'£ (Xj - x + x - /x) = = (xí - x/E-^Xi - x) + (x - M)'S_1(x - /x)+ +2(xí-x)'S-1(x-/x), ^(Xi - /xi'S-^Xi - /x) = ^(x,- - x/S-^Xi - x) + n (x - /x/E-^x - /x)+ i=l i=l n n -2 ^(xí - x)'XT1 (x - /x) = Ír ^(xí - x)'S_1(xí - x) + n (x - /x)'E_1 (x - /x) i=l Ír + n(x- /x/E-1 (x- /x) + (A) lebo ntr ■ S(™»0 = _y;(xi-x)(xi-x)' a 2V(xí-x)'£-1(x-/x) = = 2 jn- ^x^S_1(x- /x) - nx'XT^x- /x) j = 0. Dostávame (B) Z(x; /x, S) = ~ ln |2ttS| - \tr {s^S^ } - ^ír {S^x - /x)(x - /x)'} = _ľ£ ln 27t - | ln(deí(S)) - {sT1 - (x - /x)(x - /x)'] } . Teda vierohodnostné rovnice sú m_ <9/x di_ 9s Ak n ^ p + 1, pomocou Lemy 1* dostávame z prvého systému vierohodnostných rovníc -2(S(reaí))"1x + 2(S(reaí))"V(rea° = 0, čiže teda /t = X. Ďalej budeme pokračovat bez komplikovaného značenia a využijeme ostatné lemy. Dostávame z druhého systému vierohodnostných rovníc ~IÄ iln(deí(S)) + ír [S_1(S + (x - M)(x - /x)')] } = 0, 2 {S"1 - S-^S + (x - /x)(x - /x)')^-1} -{XT1 - S-^S + (x - /x)(x - = 0, E-1-E-1(S+(x-/x)(x-/x)')E~1 =0. Výsledné E = S. Chceme ukázat, že pre každú realizáciu xi, ...,x„ je Z(xi,x„; x, S) - Z(x1;x„; /x, E) ^ 0. Budeme ešte potřebovat niekolko pomocných tvrdení. Lema 4*. Čisla Ai,Ap sm korene rovnice \s(real) — AE| — 0 práve vtady, ak sú koreňmi rovnice |E~2 S^real^'S~i — AJ| = 0. Dôkaz, vyplýva z implikácií |5(reoi) _ AS| = Q ^ |S^s-i 5(reoi)S-^ _ XJ^i | = Q ^ |£5||£-3s(™ai)s-* -A/||E5| = 0^> |S-55(™«0s-é -AI| = 0, prčom navyše platí (podlá Lemy 8.9 v texte "Plánovanie regresného experimentu"), že p 5 Lema 5*. Pre x > O je lnx + 1 — x 5= 0. Dôkaz. : Pre funkciu f (x) — ex~1 — x platí, že /(O) — -, f (í) — 0. Pre x > O je e minimum tejto funkcie v tom čísle x, pre ktoré f (x) — 0. Teda f (x) — ex~1 — l — 0, čiže x — í. Pretože f" (í) — ex~1\x=i — 1 > 0, v bode x — í funkcia f (x) nadobúda minimum. A minimálna hodnota funkcie je f (í) — 0. Pre x > 0 preto ex~1 — x ^ 0, ex~1 ^ĺx, x — 1 ^ ln x a konečne ln x + 1 — x 5= 0. Pomocou (A), (B), Lemy 4* a Lemy 5* dostávame: Z(Xl, ...,x„;x, S) - Z(x1; x„; /x, S) = = -|ln(deíS(reaí)) - 2írs(reo'rlS(reoZ) - |(x-x)'S(rea'rl(x-x)+ + ^ ln(deíS) + ^írS-^í™0') + |(x - /x/S^x - /x) ^ > _n detS^ _np n ! (reoí) = - 2 ctetE 2 2 =--ln-j-r--- + -írE~5S(reai)5r5 = 2 tfetEsdetE* 2 2 = - ^inrfe^s-^s^S-s) - ^ + ^trE-*SE-* = -- ln(A!...Ap) - -f + -(Ai + ... + A„) 71 -{lnAi + ... + lnAp + 1 + ... + 1 - Ai - ... - Xp} --{(lnAi + 1 - Ai) + ... + (lnAp + 1 - Ap)} ^ 0.