| 回归系数Stein压缩估计的小样本性质 |
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| 引用本文： | 林明,韦来生. 回归系数Stein压缩估计的小样本性质[J]. 应用数学学报, 2002, 25(3): 497-504 |
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| 作者姓名： | 林明 韦来生 |
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| 作者单位： | 中国科学技术大学统计与金融系,合肥,230026 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金（19971085号），国家教委博士点基金资助项目 |
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| 摘 要： | 本文在广义均方误差（GMSE）准则下给出了回归系数β的Stein估计优于最小二乘（LS）估计的充分必要条件，然后在Pitman Closeness(PC)准则下比较了Stein估计相对于LS估计的优良性，本文最后给出了一个特别的注记。
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| 关 键 词： | 回归系数 Stein压缩估计 小样本性质 线性回归模型 最小二乘估计 广义均方误差准则 |
THE SMALL-SAMPLE PROPERTIES OF STEIN SHRINKING ESTIMATION FOR REGRESSION COEFFICIENT |
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| LIN MING WEI LAISHENG. THE SMALL-SAMPLE PROPERTIES OF STEIN SHRINKING ESTIMATION FOR REGRESSION COEFFICIENT[J]. Acta Mathematicae Applicatae Sinica, 2002, 25(3): 497-504 |
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| Authors: | LIN MING WEI LAISHENG |
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| Abstract: | In this artical, we obtain the necessary and sufficient condition that Stein esti-mator is better than least square (LS) estimator based on the generalized mean square error (GMSE) criterion. Then we discuss the superiority of the Stein estimator over LS estimator under Pitman closeness (PC) criterion. Finally, we give a special remark. |
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| Keywords: | Linear regression model Stein estimator LS estimator GMSE creterion PC criterion |
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