库博卡瓦，T。;Srivastava，M.S。 方差比的双重收缩估计。 （英语） Zbl 0872.62004号 Gupta，A.K.（编辑）等人，《多维统计分析与随机矩阵理论》。第六届卢卡奇研讨会论文集，美国俄亥俄州鲍林格林，1996年3月29日至30日。乌得勒支：VSP。139-154 (1996). 摘要：在决策理论框架中，相对于Kullback-Leibler损失函数，讨论了均值未知的正态分布的两个方差之比（rho=\sigma_2^2/\sigma_1^2）的估计问题对于（1/σ_1^2）和（σ_2^2），分别证明了（ρ）的无偏估计是由双收缩估计（delta^{TR}=widehat{sigma}_2^{2ST}/widehat{sigma}_1^{2ST}）改进的，它被证明是经验Bayes估计。还得到了一个广义贝叶斯估计量，它优于无偏估计量。将（delta^{TR}）解释为具有随机权重的两个单收缩估计量的线性组合估计，提出了其他一些改进的双收缩组合方法。用蒙特卡罗模拟方法比较了估计量的风险。给出了凸损失函数和具有单调似然比性质的分布的推广。还对作为（rho）估计量的常用（F）统计量进行了改进。有关整个系列，请参见[Zbl 0866.00051号]. 引用于8文件 MSC公司： 62C10个 贝叶斯问题；贝叶斯过程的特征 62C12号机组 经验决策程序；经验贝叶斯程序 10层62层 点估计 关键词：方差比的估计;正态分布;未知手段;Kullback-Leibler损失函数;斯坦因截断估计量;双重收缩估计器;经验贝叶斯估计;广义贝叶斯估计;蒙特卡罗模拟;凸损失函数 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{T.Kubokawa}和\textit{M.S.Srivastava}，in：多维统计分析和随机矩阵理论。第六届尤金·卢卡奇研讨会论文集，美国俄亥俄州鲍林格林，1996年3月29日至30日。乌得勒支：VSP。139--154（1996年；Zbl 0872.62004）