Bayes Equivariant Estimators in High Order Hierarchical Random Effects Models
高阶层级随机效应模型中的贝叶斯等变估计量AI 解读 ↓
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高阶层级随机效应模型中的贝叶斯等变估计量
- 研究问题
- 在各层随机效应正态且相互独立的多阶段层级模型中，方差分量的贝叶斯等变估计量如何刻画，其决策论性质如何？
- 方法与思路
- 作者刻画多阶段层级模型中的贝叶斯等变估计量，并针对三阶段模型采用特殊先验，推导非平凡的方差分量估计。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称给出相关估计量的刻画与三阶段构造，并指出在平方误差损失下，残差方差分量的每个贝叶斯等变估计量均不可容许。
- 阅读关注点
- 应核对等变性对应的变换群、先验与损失函数，以及不可容许性的证明范围；同时确认三阶段构造与一般多阶段刻画的关系。
- 阅读边界
- 仅依据所给 Crossref 摘要，特殊先验和支配估计量未说明；不可容许性结论不能脱离正态、独立及所用损失条件解释。
原文摘要
Summary The Bayes equivariant estimators of the variance components (Zacks, 1970, 1971) are characterized in the case of r-stage hierarchical random effects models when the random effects are normally distributed and are mutually and completely independent. Non-trivial Bayes equivariant estimators are derived using a special prior distribution for the three-stage hierarchical model. It is observed that for the squared error loss function every Bayes equivariant estimator of the residual variance component is inadmissible.