Empirical Bayes estimation of the binomial parameter
二项分布参数的经验贝叶斯估计AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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二项分布参数的经验贝叶斯估计
- 研究问题
- 如何构造二项分布参数的平滑经验贝叶斯估计量，并判断它与其他估计量在不同参数区域中的风险表现？
- 方法与思路
- 作者推导平滑经验贝叶斯估计量，通过模拟比较九种估计量的风险，并用关于模拟参数的回归方程近似部分风险。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，所拟合的风险回归方程可用于识别各估计量占优的区域，论文同时提供一个数值例子说明方法。
- 阅读关注点
- 应核对经验贝叶斯构造所需的信息、风险所用损失函数、模拟参数范围，以及回归近似误差对占优区域判断的影响。
- 阅读边界
- 材料为版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；未说明风险定义、模拟设计和具体占优区域，不能断言所提估计量整体更优。
原文摘要
A smooth empirical Bayes estimator for a binomial parameter is derived. The risk in using this estimator is compared by simulation with that of eight other binomial estimators. For those estimators not having a simple closed form risk, suitable regression equations on the simulation parameters are obtained. These equations are used to identify the regions of superiority of each of the estimators. A numerical example is provided.