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  1. 117 経済学研究科・経済学部
  2. 70 日本経済国際共同センター
  3. Discussion Paper F series (in English)
  1. 0 資料タイプ別
  2. 60 レポート類
  3. 061 ディスカッションペーパー

A Unified Approach to Non-minimaxity of Sets of Linear Combinations of Restricted Location Estimators

http://hdl.handle.net/2261/43061
http://hdl.handle.net/2261/43061
9591f088-4cce-48c7-8f1f-d062b5c01cd8
Item type テクニカルレポート / Technical Report(1)
公開日 2017-01-17
タイトル
タイトル A Unified Approach to Non-minimaxity of Sets of Linear Combinations of Restricted Location Estimators
言語
言語 eng
キーワード
主題Scheme Other
主題 Decision theory
キーワード
主題Scheme Other
主題 generalized Bayes
キーワード
主題Scheme Other
主題 linear combination
キーワード
主題Scheme Other
主題 location parameter
キーワード
主題Scheme Other
主題 location-scale family
キーワード
主題Scheme Other
主題 maximum likelihood estimator
キーワード
主題Scheme Other
主題 minimaxity
キーワード
主題Scheme Other
主題 restricted parameter
キーワード
主題Scheme Other
主題 restricted estimator
キーワード
主題Scheme Other
主題 truncated estimator
キーワード
主題Scheme Other
主題 quadratic loss
資源タイプ
資源 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
タイプ technical report
アクセス権
アクセス権 metadata only access
アクセス権URI http://purl.org/coar/access_right/c_14cb
著者 Kubokawa, Tatsuya

× Kubokawa, Tatsuya

WEKO 98658

Kubokawa, Tatsuya

Search repository
Strawderman, William E.

× Strawderman, William E.

WEKO 98659

Strawderman, William E.

Search repository
著者所属
著者所属 Faculty of Economics, University of Tokyo
著者所属
著者所属 Department of Statistics, Rutgers University
抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 This papThis paper studies minimaxity of estimators of a set of linear combinations of location parameters μi, l = 1, . . . , k under quadratic loss. When each location parameter is known to be positive, previous results about minimaxity or non-minimaxity are extended from the case of estimating a single linear combination, to estimating any number of linear combinations. Necessary and/or sufficient conditions for minimaxity of general estimators are derived. Particular attention is paid to the generalized Bayes estimator with respect to the uniform distribution and to the truncated version of the unbiased estimator (which is the maximum likelihood estimator for symmetric unimodal distributions). A necessary and sufficient condition for minimaxity of the uniform prior generalized Bayes estimator is particularly simple; If one estimates θ = Aµ where A is an l × k known matrix, the estimator is minimax if and only if (AAt)ij ≤ 0 for any i and j, (i ≠ j). This condition is also sufficient (but not necessary) for minimaxity of the MLE
内容記述
内容記述タイプ Other
内容記述 本文フィルはリンク先を参照のこと
書誌情報 Discussion paper series. CIRJE-F

巻 CIRJE-F-786, 発行日 2011-01
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA11450569
フォーマット
内容記述タイプ Other
内容記述 application/pdf
日本十進分類法
主題Scheme NDC
主題 335
出版者
出版者 日本経済国際共同センター
出版者別名
Center for International Research on the Japanese Economy
関係URI
識別子タイプ URI
関連識別子 http://www.cirje.e.u-tokyo.ac.jp/research/dp/2011/2011cf786ab.html
異版あり
関連タイプ hasVersion
識別子タイプ URI
関連識別子 http://doi.org/10.1016/j.jmva.2011.05.009
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Ver.1 2021-03-02 02:05:44.696096
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