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首页> 外文期刊>Journal of statistical computation and simulation >Asymptotically optimal shrinkage estimates for non-normal data
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Asymptotically optimal shrinkage estimates for non-normal data

机译：非正态数据的渐近最优收缩率估计

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Motivated by several practical issues, we consider the problem of estimating the mean of a p-variate population (not necessarily normal) with unknown finite covariance. A quadratic loss function is used. We give a number of estimators (for the mean) with their loss functions admitting expansions to the order of p~( 1/2) as p → ∞. These estimators contain Stein's [Inadmissibility of the usual estimator for the mean of a multivariate normal population, in Proceedings of the Third Berkeley Symposium in Mathematical Statistics and Probability, Vol. I, J. Neyman, ed., University of California Press, Berkeley, 1956, pp. 197-206] estimate as a particular case and also contain 'multiple shrinkage' estimates improving on Stein's estimate. Finally, we perform a simulation study to compare the different estimates.
机译：受几个实际问题的启发，我们考虑估计具有未知有限协方差的p变量总体（不一定是正态）的平均值的问题。使用二次损失函数。我们给出了许多估计器（均值），它们的损失函数允许以p→∞扩展到p〜（1/2）的数量级。这些估计量包含Stein的[在第三次伯克利数学统计和概率专题研讨会论文集，第1卷，第2期，2004年。我，内曼（J. Neyman）编辑，加利福尼亚大学出版社，伯克利，1956年，第197-206页]作为一种特殊情况的估计，并且还包含“多次收缩”的估计，相对于斯坦的估计有所改进。最后，我们进行模拟研究以比较不同的估计。

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