Journal of Statistical Sciences
مجله علوم آماری
JSS
Basic Sciences
http://jss.irstat.ir
1
admin
1735-8183
2783-2929
10.61186/jss
شماره 812/2910/3 مورخ 12/7/1384
fa
jalali
1396
6
1
gregorian
2017
9
1
11
1
online
1
fulltext
fa
مطالعه رفتار حدی برآوردگرهای انقباضی در مدل رگرسیون تاوانیده با نرم مستطیلی
Studying Limiting Behavior of Shrinkage Estimators in Penalized Regression Model with Rectangular Norm
آمار نظری
Theoritical Statistics
پژوهشی بنیادی
Research
<p style="text-align: justify;">برآوردگرهای تاوانیده در سالهای اخیر در برآورد پارامترهای رگرسیونی بسیار مورد توجه قرار گرفتهاند، که معروفترین آنها برآوردگرهای تاوانیده با نُرم مستطیلی هستند. این برآوردگرها، همزمان انتخاب متغیر و برآورد پارامتر انجام میدهند. در این مقاله، با استفاده از اطلاعات پیشین غیرقطعی در مورد پارامترها، برآوردگرهای بهتری با مخاطره کمتر در مقایسه با برآوردگر لاسو، تاوانیده با نُرم مستطیلی ارائه شده است. برتری کارآیی برآوردگرهای انقباضی پیشنهاد شده در یک مطالعه شبیهسازی نسبت به برآوردگر لاسو نشان داده شده است. همچنین کاهش در مقادیر میانگین خطاهای پیشبینی در مجموعه دادههای سرطان آمار و ارقام ایالات متحده آمریکا حاکی از قدرت پیشگویی برآوردگرهای انقباضی است.</p>
<p style="text-align: justify;">Penalized estimators for estimating regression parameters have been considered by many authors for many decades. Penalized regression with rectangular norm is one of the mainly used since it does variable selection and estimating parameters, simultaneously. In this paper, we propose some new estimators by employing uncertain prior information on parameters. Superiority of the proposed shrinkage estimators over the least absoluate and shrinkage operator (LASSO) estimator is demonstrated via a Monte Carlo study. The prediction rate of the proposed estimators compared to the LASSO estimator is also studied in the US State Facts and Figures dataset.</p>
برآوردگر انقباضی, برآوردگر بهبودیافته, برآوردگر لاسو, توزیع مجانبی, خطای پیشگویی, نُرم مستطیلی
Asymptotic Distribution, Improved Estimator, LASSO Estimator, Prediction Error, Rectangular Norm, Stein-type Shrinkage Estimator
149
174
http://jss.irstat.ir/browse.php?a_code=A-10-649-1&slc_lang=fa&sid=1
Mina
Norouzirad
مینا
نوروزی راد
mina.norouzirad@gmail.com
10031947532846005154
10031947532846005154
Yes
Department of Statistics, Shahrood University of Technology, Shahrood, Iran.
گروه آمار، دانشگاه صنعتی شاهرود
Mohammad
Arashi
محمد
آرشی
m_arashi_stat@yahoo.com
10031947532846005155
10031947532846005155
No
Department of Statistics, Shahrood University of Technology, Shahrood, Iran.
گروه آمار، دانشگاه صنعتی شاهرود