Mean Square Efficiency of Estimators of Variance Components
方差分量估计量的均方误差效率AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要研究平衡设计下的一般方差分量估计，未明确面板或金融波动率模型。
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方差分量估计量的均方误差效率
- 研究问题
- 在平衡单因素设计中，不同方差分量估计量的均方误差如何比较，哪些不变估计量可能被其他方法改进？
- 方法与思路
- 作者比较极大似然估计的若干修正与形式贝叶斯估计，建立均方误差关系，并通过表格和图形展示相对效率。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称证明一大类平移与尺度不变估计量的不可容许性，并给出所考虑估计量之间的均方误差比较结果。
- 阅读关注点
- 应核对模型分布假设、损失函数与参数空间，以及不可容许性证明所使用的改进估计量及其支配范围。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；不可容许估计量类别和数值比较细节未说明，不能选出普遍最优方法。
原文摘要
Various estimators of components of variance for the balanced one way layout are compared using mean squared error as a measure of performance. Several modifications of the maximum likelihood estimator and several formal Bayes estimators are compared and mean square error relationships are given. Inadmissibility is established for a large class of translation and scale invariant estimators. Numerical results are tabled and graphed to exhibit the relative efficiency of the estimators considered.