Minimax Shrinkage Estimators and Estimators Dominating the James-Stein Estimator under the Balanced Loss Function

Abdelkader Benkhaled, Abdenour Hamdaoui, Mekki Terbeche

2022

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Gold Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.32523/2077-9879-2022-13-2-18-36
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

This paper is dealing with the shrinkage estimators of a multivariate normal mean and their minimaxity properties under the balanced loss function. We present here two different classes of estimators: the first which generalizes the James-Stein estimator, and show that any estimator of this class dominates the maximum likelihood estimator (MLE), consequently it is minimax, and the second dominates the James-Stein estimator and we conclude that any estimator of this class is also minimax.