Skurcz Jamesa-Steina „na wolności”?


15

Uwielbia mnie koncepcja kurczenia się Jamesa-Steina (tzn. Że nieliniowa funkcja pojedynczej obserwacji wektora prawdopodobnie niezależnych normalnych może być lepszym estymatorem średnich zmiennych losowych, gdzie „lepszy” jest mierzony przez błąd kwadratu ). Jednak nigdy nie widziałem tego w pracy stosowanej. Najwyraźniej nie jestem wystarczająco dobrze przeczytany. Czy są jakieś klasyczne przykłady, w których James-Stein poprawił oszacowanie w zastosowanym otoczeniu? Jeśli nie, czy ten rodzaj kurczenia się jest tylko intelektualną ciekawością?

Odpowiedzi:


13

Estymator Jamesa-Steina nie jest szeroko stosowany, ale zainspirował miękkie progowanie, twarde progowanie, które jest naprawdę szeroko stosowane.

Oszacowanie skurczu falkowego (patrz pakiet R wavethresh) jest szeroko stosowane w przetwarzaniu sygnału, skurczony centroid (pakiet pamr pod R) do klasyfikacji jest wykorzystywany do mikromacierzy DNA, istnieje wiele przykładów praktycznej wydajności skurczu ...

W celu teoretycznym zapoznaj się z sekcją recenzji Candesa na temat szacowania skurczu (p20-> James Stein i sekcją późniejszą dotyczącą miękkiego i twardego progowania):

http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.161.6881&rep=rep1&type=pdf

EDYTUJ na podstawie komentarzy: dlaczego skurcz JS jest mniej używany niż miękki / twardy Thresh?

Jamesa Steinera trudniej jest manipulować (praktycznie i teoretycznie) i zrozumieć intuicyjnie niż próg, ale dlaczego pytanie jest dobrym pytaniem!


Chyba zastanawiam się, dlaczego estymator Jamesa-Steina nie jest powszechnie używany. Czy są uwzględnione przez te inne techniki, czy też warunki twierdzenia nie są spełnione w praktyce?
shabbychef

według artykułu cytuję zarówno Jamesa Steina, jak i miękkie / twarde progowanie, które wyrównuje wyrocznię. Wydaje mi się, że Jamesowi trudniej jest manipulować i zrozumieć intuicyjnie niż próg, ale dlaczego pytanie jest dobrym pytaniem!
robin girard


11

Jak wspomnieli inni, James-Stein nie jest często używany bezpośrednio, ale tak naprawdę jest to pierwszy artykuł na temat skurczu, który z kolei jest używany prawie wszędzie w regresji pojedynczej i wielokrotnej. Związek między Jamesem-Steinem a współczesnymi szacunkami został szczegółowo wyjaśniony w tym artykule przez E.Candesa. Wracając do twojego pytania, myślę, że James-Stein to intelektualna ciekawostka, w tym sensie, że była intelektualna na pewno, ale miała niesamowicie destrukcyjny wpływ na statystykę i nikt nie mógł zlekceważyć tego jako ciekawości. Wszyscy uważali, że środki empiryczne są dopuszczalnym estymatorem, a Stein udowodnił, że się mylą z kontrprzykładem. Reszta jest historią.



Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.