A Family of Admissible Minimax Estimators of the Mean of a Multivariate Normal Distribution
多元正态均值的一族可容许极小极大估计量AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要研究一般多元正态均值决策理论，没有足够文本依据归入所列经济计量细分方向。
反馈分类问题正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
关注这篇论文的作者
多元正态均值的一族可容许极小极大估计量
- 研究问题
- 在方差已知、协方差为单位矩阵倍数的多元正态模型中，如何构造兼具可容许性与极小极大性的均值估计量？
- 方法与思路
- 作者在二次损失下构造一族估计量，针对维数至少为三时观测向量本身不可容许的问题，分析风险支配与可容许性。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，所构造的估计量支配直接使用观测向量的估计量，并具有可容许性，因此同时具有极小极大性。
- 阅读关注点
- 应核对估计量族的具体形式、参数取值范围、风险支配的含义，以及可容许性证明如何利用正态分布和已知方差设定。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要，不能将结论推广至未知方差、一般协方差或其他损失，也无法判断风险改善幅度。
原文摘要
Let the $p$-component vector $X$ be normally distributed with mean $\xi$ and covariance $\sigma^2I$ where $I$ denotes the identity matrix and $\sigma$ is known. For estimating $\xi$ with quadratic loss, it is known that $X$ is minimax but inadmissible for $p \geqq 3$. We obtain a family of estimators which dominate $X$ and are admissible. These estimators are, therefore, both minimax and admissible.