کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
1145299 | 1489657 | 2016 | 16 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Unified improvements in estimation of a normal covariance matrix in high and low dimensions
ترجمه فارسی عنوان
بهبود یکپارچه در برآورد یک ماتریس کوواریانس طبیعی در ابعاد کم و زیاد
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
ریاضیات
آنالیز عددی
چکیده انگلیسی
The problem of estimating a covariance matrix in multivariate linear regression models is addressed in a decision-theoretic framework. This paper derives unified dominance results under a Stein-like loss, irrespective of order of the dimension, the sample size and the rank of the regression coefficients matrix. Especially, using the Stein–Haff identity, we develop a key inequality which is useful for constructing a truncated and improved estimator based on the information contained in the sample means or the ordinary least squares estimator of the regression coefficients. Also, a quadratic loss-like function is used to suggest alternative improved estimators with respect to an invariant quadratic loss.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Journal of Multivariate Analysis - Volume 143, January 2016, Pages 233–248
Journal: Journal of Multivariate Analysis - Volume 143, January 2016, Pages 233–248
نویسندگان
Hisayuki Tsukuma, Tatsuya Kubokawa,