کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
1150249 | 957919 | 2010 | 11 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Proper Bayes minimax estimators of the normal mean matrix with common unknown variances
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
This paper addresses the problem of estimating a matrix of the normal means, where the variances are unknown but common. The approach to this problem is provided by a hierarchical Bayes modeling for which the first stage prior for the means is matrix-variate normal distribution with mean zero matrix and a covariance structure and the second stage prior for the covariance is similar to Jeffreys’ rule. The resulting hierarchical Bayes estimators relative to the quadratic loss function belong to a class of matricial shrinkage estimators. Certain conditions are obtained for admissibility and minimaxity of the hierarchical Bayes estimators.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Journal of Statistical Planning and Inference - Volume 140, Issue 9, September 2010, Pages 2596–2606
Journal: Journal of Statistical Planning and Inference - Volume 140, Issue 9, September 2010, Pages 2596–2606
نویسندگان
Hisayuki Tsukuma,