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阿萨夫·温斯坦;马，庄;劳伦斯·D·布朗。;张存辉

异方差正态均值的组线性经验Bayes估计。 （英语） 兹比尔1398.62067

美国统计协会。 113，第522号，698-710（2018）.
摘要：估计方差已知但不相等的正态向量的平均值的问题带来了实质性的困难，削弱了传统经验贝叶斯估计的充分性。通过采用不同的方法，将已知方差作为随机观测的一部分，我们恢复了对称性，从而恢复了此类方法的有效性。我们提出了一种组线性经验贝叶斯估计，它收集具有相似方差的观测值，并分别对每个组应用球对称估计。提出的估计器由一个新的预言规则驱动，该规则比最佳线性规则更强，因此提供了一个比以前文献中考虑的更为雄心勃勃的基准。我们的估计量在适当的条件下渐近地达到了新的预言风险，同时是极小极大的。在真实均值和观测方差依赖于经验的情况下，组线性估计特别有利。为了演示所提出方法在实际应用中的优点，我们分析了第三作者使用的棒球数据[Ann.Appl.Stat.2，No.1，113-152（2008；Zbl 1137.62419号)]其中，组线性方法实现了应用于数据集的最佳非参数估计的预测误差，并且显著低于其他参数和半参数经验Bayes估计量的误差。

引用于17文件

MSC公司：

2015年1月62日 贝叶斯推断
62C12号机组 经验决策程序；经验贝叶斯程序
10层62层 点估计
62甲12 多元分析中的估计
62J07型 山脊回归；收缩估计器（拉索）
62J10型 方差和协方差分析（ANOVA）

关键词：

渐近最优性;复合决策;经验贝叶斯;异方差;收缩估计器

引文：

Zbl 1137.62419号

软件：

混合fdr
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{A.Weinstein}等人，《美国统计协会期刊》第113期，第522、698--710号（2018年；Zbl 1398.62067）
全文： 内政部 arXiv公司

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