کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
7546631 | 1489634 | 2018 | 15 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Higher-order asymptotic theory of shrinkage estimation for general statistical models
ترجمه فارسی عنوان
نظریه ی عددی نظری برآورد انقباضی برای مدل های آماری کلی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
ریاضیات
آنالیز عددی
چکیده انگلیسی
In this study, we develop a higher-order asymptotic theory of shrinkage estimation for general statistical models, which includes dependent processes, multivariate models, and regression models (i.e., non-independent and identically distributed models). We introduce a shrinkage estimator of the maximum likelihood estimator (MLE) and compare it with the standard MLE by using the third-order mean squared error. A sufficient condition for the shrinkage estimator to improve the MLE is given in a general setting. Our model is described as a curved statistical model p(â
;θ(u)), where θ is a parameter of the larger model and u is a parameter of interest with dimu
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Journal of Multivariate Analysis - Volume 166, July 2018, Pages 198-211
Journal: Journal of Multivariate Analysis - Volume 166, July 2018, Pages 198-211
نویسندگان
Hiroshi Shiraishi, Masanobu Taniguchi, Takashi Yamashita,