James–Stein estimation problem for a multivariate normal random matrix and an improved estimator
In this paper, we provide the proof of nonexistence of the James–Stein estimator in the whole parameter space for normal random matrices, equivalently, for multivariate linear regression models, which solves the open problem raised by S.F. Arnold [1]. By introducing the concepts of left and right Ja...
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Veröffentlicht in: | Linear algebra and its applications 2017-11, Vol.532, p.231-256 |
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Hauptverfasser: | , , |
Format: | Artikel |
Sprache: | eng |
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Online-Zugang: | Volltext |
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