Estimadores tipo James-Stein e suas propriedades via simulação computacional
Conteúdo do artigo principal
Resumo
O estimador de James-Stein para a média de uma normal multivariada independente com variâncias iguais, é obtido por encolhimento adaptativo do estimador média amostral. Este estimador domina o estimador média para as dimensões maiores ou iguais a três. Neste trabalho são apresentadas variações deste estimador para o caso normal independente com variâncias distintas e para o caso geral, em que o estimador é
obtido utilizando-se a métrica de Mahalanobis. Justicativas geométricas e um estudo do comportamento destes estimadores por simulação computacional para a dimensão três são apresentadas, utilizando o erro quadrático médio como medida de qualidade.
Detalhes do artigo
Como Citar
GAJO, C. A., CHAVES, L. M., & SOUZA, D. J. de. (2017). Estimadores tipo James-Stein e suas propriedades via simulação computacional. REVISTA BRASILEIRA DE BIOMETRIA, 35(4), 753–764. Recuperado de http://200.131.250.9/index.php/BBJ/article/view/121
Edição
Seção
Articles
Authors who publish with this journal agree to the following terms:
- Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.
- Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.
- Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).