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【24h】

ON MINIMAXITY OF THE NORMAL PRECISION MATRIX ESTIMATOR OF KRISHNAMOORTHY AND GUPTA

机译:角膜和Gupta的正常精度矩阵估计的极小性

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摘要

We consider the orthogonally invariant estimation problem of the inverse of the scale matrix of Wishart distribution using Stein's loss (entropy loss). In this problem Krishnamoorthy and Gupta proposed an estimator and showed its good performance in a Monte Carlo simulation. They conjectured their estimator is minimax. Perron proved its minimaxity for p = 2, In this paper we prove it for p = 3 by using a new method.
机译:我们考虑使用斯坦因损失(熵损失)的Wishart分布比例矩阵的逆的正交不变估计问题。在这个问题上,Krishnamoorthy和Gupta提出了一个估计量,并在蒙特卡洛模拟中证明了其良好的性能。他们猜想他们的估计量是极小极大。 Perron证明了对于p = 2的极小极大值,在本文中,我们使用一种新方法证明了对于p = 3的极小极大性。

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