平衡损失下回归系数stein压缩估计的性质  

The Properties of Stein Estimator for Regression Coefficient Under Balanced Loss Function

作　　者：胡桂开[1] 黄涛[1] 

机构地区：[1]东华理工大学数学与信息科学学院,江西抚州344000

出　　处：《东华理工学院学报》2007年第4期383-386,共4页Journal of East China Institute of Technology

基　　金：东华理工大学校长基金资助(DHXK0705)

摘　　要：在平衡损失风险函数准则下,研究线性模型中回归系数的stein估计优于最小二乘估计(LS)的充分必要条件,然后在pitman closeness(PC)准则下比较了stein估计相对于最小二乘估计的优良性。Based on the balance loss risk function criterion , In this paper We obtain the necessary and sufficient condition that stein estimators is better than least square（LS） estimator in Linear Models. Then we discuss the su- periority of the Stein estimator over LS estimator under Pitman Closeness crition,

关 键 词：回归系数 STEIN估计 平衡损失风险函数 优良性 

分 类 号：O211.4[理学—概率论与数理统计]