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      Stein 분산 추정량을 이용한 Lindley 추정량의 개량 = An Improvement of the Lindley Estimator using the Stein Variance Estimator

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      https://www.riss.kr/link?id=T13708617

      • 저자
      • 발행사항

        익산 : 원광대학교, 2015

      • 학위논문사항

        학위논문(석사) -- 원광대학교 , 정보통계학과 , 2015. 2

      • 발행연도

        2015

      • 작성언어

        한국어

      • 발행국(도시)

        전북특별자치도

      • 형태사항

        p36 ; 26 cm

      • 일반주기명

        지도교수: 백호유

      • 소장기관
        • 원광대학교 중앙도서관 소장기관정보

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      국문 초록 (Abstract) kakao i 다국어 번역

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      미지의 스칼라 에 대하여 평균 벡터가 이고 공분산행렬 인 변량 정규분포를 생각한다. 본 논문에서는 Stein 분산 추정량을 사용해서 관측값 성분들의 평균 벡터로 수축되는 경우에서인 Lindley형 추정량 를 개량한다. 또한 이 어한 추정량들의 양의 부분 형에 대해서 개량결과가 성립되지 않는 것을 보였다
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      미지의 스칼라 에 대하여 평균 벡터가 이고 공분산행렬 인 변량 정규분포를 생각한다. 본 논문에서는 Stein 분산 추정량을 사용해서 관측값 성분들의 평균 벡터로 수축되는 경우에서인 Lindley...

      미지의 스칼라 에 대하여 평균 벡터가 이고 공분산행렬 인 변량 정규분포를 생각한다. 본 논문에서는 Stein 분산 추정량을 사용해서 관측값 성분들의 평균 벡터로 수축되는 경우에서인 Lindley형 추정량 를 개량한다. 또한 이 어한 추정량들의 양의 부분 형에 대해서 개량결과가 성립되지 않는 것을 보였다

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      Consider a variate normal distribution with mean and covariance matrix for any unknown scalar . In this paper we improve the Lindley estimator of in case of shrinking toward mean vector using the Stein variance estimator. It is also shown that this domination does not hold for the positive part versions of these estimators.
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      Consider a variate normal distribution with mean and covariance matrix for any unknown scalar . In this paper we improve the Lindley estimator of in case of shrinking toward mean vector using the Stein variance estimator. It is also shown that this...

      Consider a variate normal distribution with mean and covariance matrix for any unknown scalar . In this paper we improve the Lindley estimator of in case of shrinking toward mean vector using the Stein variance estimator. It is also shown that this domination does not hold for the positive part versions of these estimators.

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      목차 (Table of Contents)

      • 1. 서론 1
      • 2. Lindley형 추정량을 개량하는 법 2
      • 3. 개량성의 유도를 위한 필요한 정리들 5
      • 1. 서론 1
      • 2. Lindley형 추정량을 개량하는 법 2
      • 3. 개량성의 유도를 위한 필요한 정리들 5
      • 4. Lindley추정량을 개량하는 새로운 추정량의 유도 11
      • 5. 결론 및 제언 17
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