均方误差准则下的几乎无偏Stein岭型主成分估计的优良性

发布时间：2018-09-12 06:42

【摘要】：将Stein岭型主成分估计利用几乎无偏估计思想进行优化,得到几乎无偏Stein岭型主成分估计.并考虑均方误差准则,得到了几乎无偏Stein岭型主成分估计优于最小二乘估计、Stein岭型主成分估计的充分条件.并通过数值实验证明在给定k或p时,几乎无偏Stein岭型主成分估计的均方误差与Stein岭型主成分估计的均方误差较为接近,且远大于最小二乘估计的均方误差.
[Abstract]:The Stein ridge principal component estimation is optimized by using the idea of almost unbiased estimation, and the almost unbiased Stein ridge principal component estimation is obtained. Considering the mean square error criterion, a sufficient condition is obtained for almost unbiased Stein ridge principal component estimation to be superior to the least square estimation for Stein ridge principal component estimation. It is proved by numerical experiments that the mean square error of almost unbiased Stein ridge principal component estimation is close to that of Stein ridge principal component estimation, and is much larger than that of least square estimation.
【作者单位】： 桂林电子科技大学数学与计算科学学院;桂林电子科技大学生命与环境科学学院;
【基金】：国家科技支撑计划课题(2015BAL04B0305) 广西科技重点研发计划项目(桂科AB16380321) 广西自然科学基金项目(2016GXNSFBA380102) 桂林电子科技大学研究生教育创新计划(2016YJCX48)
【分类号】：O212.1

【参考文献】

相关期刊论文 前7条

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2238211