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Best linear estimation via minimization of relative mean squared error

机译：相对平均平方误差最小化的最佳线性估计

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We propose methods to construct a biased linear estimator for linear regression which optimizes the relative mean squared error (MSE). Although there have been proposed biased estimators which are shown to have smaller MSE than the ordinary least squares estimator, our construction is based on the minimization of relative MSE directly. The performance of the proposed methods is illustrated by a simulation study and a real data example. The results show that our methods can improve on MSE, particularly when there exists correlation among the predictors.
机译：我们提出了用于构造偏置线性估计器的方法，用于线性回归，该线性回归优化相对平均平方误差（MSE）。尽管已经提出了偏置估计，但被示出的MSE较小，但我们的结构基于直接相对MSE的最小化。仿真研究和实际数据示例说明了所提出的方法的性能。结果表明，我们的方法可以改善MSE，特别是当预测器之间存在相关性时。

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