同时估计三个及以上同方差独立正态总体均值时,Stein[1]证明了最大似然估计平方损失下的不可容许性,并同James显式构造了具有精确一致更优风险函数的压缩型估计量.这一惊人发现——维数大于等于3时显式结构精确更优压缩型估计量——激...同时估计三个及以上同方差独立正态总体均值时,Stein[1]证明了最大似然估计平方损失下的不可容许性,并同James显式构造了具有精确一致更优风险函数的压缩型估计量.这一惊人发现——维数大于等于3时显式结构精确更优压缩型估计量——激发了大量后续研究.Statistical Sci-ence期刊2012年组织了一期专刊,“MINIMAX SHRINKAGE ESTIMATION:A TRIBUTE TO CHARLES STEIN”,表达对Stein发现的持续赞美.James和Stein[2]特定变换和Stein引理[3–4]是计算Stein估计量风险函数的两种基本途经.本文基于极坐标变换,对Stein估计量临界维数给出了解释,并提供了其风险函数计算的备用方式.极坐标变换既可以作为已有方法的补充,其本身在使用Stein引理验证绝对可积性时也发挥着重要作用.对异方差正态模型均值参数的同时估计,文献上相对缺乏兼具显式结构和精确更优风险函数的相关研究.本文在Stein原始估计量构成基础上,提出了一类显式估计量,并通过计算和观察其风险函数讨论了各待定系数的选取问题.本文为进一步认识Stein发现提供了有益补充.展开更多
文摘同时估计三个及以上同方差独立正态总体均值时,Stein[1]证明了最大似然估计平方损失下的不可容许性,并同James显式构造了具有精确一致更优风险函数的压缩型估计量.这一惊人发现——维数大于等于3时显式结构精确更优压缩型估计量——激发了大量后续研究.Statistical Sci-ence期刊2012年组织了一期专刊,“MINIMAX SHRINKAGE ESTIMATION:A TRIBUTE TO CHARLES STEIN”,表达对Stein发现的持续赞美.James和Stein[2]特定变换和Stein引理[3–4]是计算Stein估计量风险函数的两种基本途经.本文基于极坐标变换,对Stein估计量临界维数给出了解释,并提供了其风险函数计算的备用方式.极坐标变换既可以作为已有方法的补充,其本身在使用Stein引理验证绝对可积性时也发挥着重要作用.对异方差正态模型均值参数的同时估计,文献上相对缺乏兼具显式结构和精确更优风险函数的相关研究.本文在Stein原始估计量构成基础上,提出了一类显式估计量,并通过计算和观察其风险函数讨论了各待定系数的选取问题.本文为进一步认识Stein发现提供了有益补充.
