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约束岭型Stein估计在PC准则下的优良性

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摘要 文章提出了在约束线性模型下的约束岭型Stein估计,给出了一些简单性质;并基于Pitman Close-ness(PC)准则,证明了在一定的条件下,约束岭型Stein估计优于约束最小二乘估计(RLSE),并用Matlab数值实验验证了约束岭型Stein估计更优的结论。
作者 徐标 朱宁
机构地区 淮北师范大学数学科学学院 桂林电子科技大学数学与计算科学学院
出处 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2015年第13期84-86,共3页 Statistics & Decision
基金 安徽省高等学校省级自然科学项目(KJ2014B17) 安徽省高等学校省级教学研究项目(2014jyxm161)
关键词 约束线性模型 岭估计 STEIN估计 PC准则
分类号 O212.4 [理学—概率论与数理统计]
  • 相关文献

参考文献5

  • 1Hoerl A E, Kennard R W. Ridge Regression:Biased Estimation For Non-Orthogonal Problems[J]. Te- chonmetrics. 1970.
  • 2Stein C. Inadmissibility of The Usual Estimator For the Mean of A Multivariate Normal Distribution[J]. Proceeding of The Third Berkeley Symposium Mathematical and Statistics Probability(Jerzy Neyman, ed.), Vol.I, Univ.of California, Berkley, 1956,( 1 ).
  • 3Sen P K, Kubokawa T, Saleh A K , et al . The Stein Paradox in The Sense of Pitman Measure of The Closeness[J].Ann.Statie., 1989,17(3).
  • 4Gurland J.Inequality Satisfied By The Expectation of The Reciprocal of A Random Variable[J].Amer. Statist, 1976,21(2).
  • 5林明,韦来生.回归系数Stein压缩估计的小样本性质[J].应用数学学报,2002,25(3):497-504. 被引量：10

共引文献9

统计与决策
2015年 第13期

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