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An Empirical Bayes Stein-Type Estimator for Regression Parameters Under Linear Constraints

机译:线性约束下回归参数的经验贝叶斯斯坦型估计器

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摘要

An empirical Bayes estimator for thek-dimensional regression parameter vector that incorporates prior information in the form ofmlinear restrictions is proposed. Ifmis larger than 2 and smaller thank-2, the proposed estimator dominates the ordinary least-squares estimator as well as the Bock-Judge variant Stein-type estimator with respect to quadratic risk. The gain in risk is explicitly given in the paper.
机译:该文提出一种以线性约束形式包含先验信息的k维回归参数向量的经验贝叶斯估计器。如果大于 2 且小于 thank-2,则所提出的估计器在二次风险方面占主导地位,该估计器在普通最小二乘估计器以及 Bock-Judge 变体 Stein 型估计器中占主导地位。论文中明确给出了风险的增加。

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