کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
5129387 | 1489641 | 2017 | 13 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Proper Bayes and minimax predictive densities related to estimation of a normal mean matrix
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
This paper deals with the problem of estimating predictive densities of a matrix-variate normal distribution with known covariance matrix. Our main aim is to establish some Bayesian predictive densities related to matricial shrinkage estimators of the normal mean matrix. The Kullback-Leibler loss is used for evaluating decision-theoretic optimality of predictive densities. It is shown that a proper hierarchical prior yields an admissible and minimax predictive density. Also, some minimax predictive densities are derived from superharmonicity of prior densities.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Journal of Multivariate Analysis - Volume 159, July 2017, Pages 138-150
Journal: Journal of Multivariate Analysis - Volume 159, July 2017, Pages 138-150
نویسندگان
Hisayuki Tsukuma, Tatsuya Kubokawa,