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【2h】

PMSE dominance of the positive-part shrinkage estimator in a regression model when relevant regressors are omitted

机译：当省略相关回归变量时，回归模型中正部分收缩估计量的PMSE优势

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Namba Akio;
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年度 2003
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1. PMSE dominance of the positive-part shrinkage estimator in a regression model with proxy variables [J] . Namba Akio, Xu Haifeng Journal of statistical computation and simulation . 2018,第13a15期

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2. A sufficient condition for the MSE dominance of the positive-part shrinkage estimator when each individual regression coefficient is estimated in a misspecified linear regression model [J] . Namba Akio, Xu Haifeng Journal of statistical computation and simulation . 2018,第10a12期

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3. MSE dominance of the positive-part shrinkage estimator when each individual regression coefficient is estimated [J] . Namba Akio Statistical papers . 2015,第2期

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4. Shrinkage Ridge Regression Estimators in High-Dimensional Linear Models [C] . Bahadir Yüzba??, S. Ejaz Ahmed International Conference on Management Science and Engineering Management . 2015

机译：高维线性模型中的收缩脊回归估计
5. SHRINKAGE IN RIDGE REGRESSION AND ORDINARY LEAST SQUARES MULTIPLE REGRESSION ESTIMATORS [D] . FADEN, VIVIAN BETTY. 1978

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6. The Sparse Laplacian Shrinkage Estimator for High-Dimensional Regression [O] . Jian Huang, Shuangge Ma, Hongzhe Li, -1

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7. PMSE performance of the Stein-rule and positive-part Stein-rule estimators in a regression model with or without proxy variables [O] . Namba Akio, Ohtani Kazuhiro 2006

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