کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
10524494 | 957560 | 2005 | 23 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Minimax multivariate empirical Bayes estimators under multicollinearity
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
ریاضیات
آنالیز عددی
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
In this paper we consider the problem of estimating the matrix of regression coefficients in a multivariate linear regression model in which the design matrix is near singular. Under the assumption of normality, we propose empirical Bayes ridge regression estimators with three types of shrinkage functions, that is, scalar, componentwise and matricial shrinkage. These proposed estimators are proved to be uniformly better than the least squares estimator, that is, minimax in terms of risk under the Strawderman's loss function. Through simulation and empirical studies, they are also shown to be useful in the multicollinearity cases.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Journal of Multivariate Analysis - Volume 93, Issue 2, April 2005, Pages 394-416
Journal: Journal of Multivariate Analysis - Volume 93, Issue 2, April 2005, Pages 394-416
نویسندگان
M.S. Srivastava, T. Kubokawa,