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关于球面上具有一致先验的Bayes估计及其与估计有界多元正态均值的最大似然估计的比较性能。 (英语) Zbl 1352.62047号

摘要:对于独立分布的观测值(X_i\sim N(theta_i,\sigma^2)),(i=1,\dots,p\),我们考虑在已知的约束(\sum^p_{i=1}\frac{(\theta_i-\tau_i)^2},\sigma^2}\leq m^2)下,估计向量(theta=(theta_1,dots,\theta_p),损失为(d-\theta)。τ_1,\点,\τ_p,\σ^2,m)。在比较以(tau_1,dots,tau_p)为中心的半径(alpha)球面上的统一先验与最大似然估计(delta_{mathrm{mle}})的贝叶斯估计(deltaα)的风险性能时,我们利用了Stein的无偏风险估计技术、Karlin的符号变化参数,以及条件风险分析,以获得(delta\alpha)支配(delta{mathrm{mle}})的一个固定的(m,p)充分必要条件。提供了这些条件的大样本测定。在所有这样的(delta_\alpha)和没有这样的(delta_\alpha)的支配(delta{\mathrm{mle}})的两种情况下都会被引出。作为一个特例,我们建立了边界一致Bayes估计(delta_m)支配(delta{mathrm{mle}})的当且仅当(m\leqk(p))与(lim{p\to\infty})frac{k(p)}{sqrt{p}}=\sqrt{2}),改进了先前已知的充分条件É. 马尔尚F.佩伦【Ann.Stat.29,No.4,1078–1093(2001年;Zbl 1041.62016年)]其中\(k(p)\geq\sqrt{p}\)。最后,我们改进了Marchand和Perron提出的一个普适优势条件,通过建立所有球对称且在参数空间上支持的Bayesian估计量(delta\pi)在(m\leqc1(p))与(lim_{p\to\infty}\frac{c1(p)}{sqrt{p}=\sqrt{frac{1}{3}时支配(delta{mle}}}})}\).

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2015年1月62日 贝叶斯推断
10层62层 点估计
62层30 约束条件下的参数化推理
62甲12 多元分析中的估计
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全文: 内政部

参考文献:

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