کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
1149879 | 957900 | 2008 | 10 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Asymptotical improvement of maximum likelihood estimators on Kullback-Leibler loss
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
ریاضیات
ریاضیات کاربردی
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
We discuss the general form of a first-order correction to the maximum likelihood estimator which is expressed in terms of the gradient of a function, which could for example be the logarithm of a prior density function. In terms of Kullback-Leibler divergence, the correction gives an asymptotic improvement over maximum likelihood under rather general conditions. The theory is illustrated for Bayes estimators with conjugate priors. The optimal choice of hyper-parameter to improve the maximum likelihood estimator is discussed. The results based on Kullback-Leibler risk are extended to a wide class of risk functions.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Journal of Statistical Planning and Inference - Volume 138, Issue 11, 1 November 2008, Pages 3502-3511
Journal: Journal of Statistical Planning and Inference - Volume 138, Issue 11, 1 November 2008, Pages 3502-3511
نویسندگان
Shinto Eguchi, Takemi Yanagimoto,