Estimating bounded mean vector in multivariate normal: the geometry of hartigan estimator

Registro completo de metadados
MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.creatorGajo, Cristiane Alvarenga-
Autor(es): dc.creatorPereira, Leandro da Silva-
Autor(es): dc.creatorChaves, Lucas Monteiro-
Autor(es): dc.creatorSouza, Devanil Jaques-
Autor(es): dc.creatorGajo, Cristiane Alvarenga-
Autor(es): dc.creatorPereira, Leandro da Silva-
Autor(es): dc.creatorChaves, Lucas Monteiro-
Autor(es): dc.creatorSouza, Devanil Jaques-
Autor(es): dc.creatorEstimador de Bayes-
Data de aceite: dc.date.accessioned2026-02-09T12:10:20Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2026-02-09T12:10:20Z-
Data de envio: dc.date.issued2016-06-28-
Data de envio: dc.date.issued2017-08-01-
Data de envio: dc.date.issued2017-08-01-
Data de envio: dc.date.issued2017-08-01-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://repositorio.ufla.br/handle/1/13988-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1155862-
Descrição: dc.descriptionThe problem on estimating a multivariate normal mean Np(θ; I) when the vector mean is bounded awaked interest practical and theoretical. Under such hypothesis it's possible to obtain estimators which dominate the sample mean estimator in relation to square loss. Generalizing previous results obtained, for univariate normal, J.A. Hartigan obtained, for multivariate normal with independent components, a Bayes estimator defined on a bounded closed convex set, with non-empty interior, which dominates the sample mean estimator. In this work, this result is presented in details for the case where the restriction set is a sphere centered at origin. A geometrical interpretation, useful to understand the phenomenon, is presented. Others estimators based on Gatsonis et. al. (1987) are proposed and the risks of all these estimators are compared through simulations, for the cases of dimensions p = 1 and p = 2.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Publicador: dc.publisherUniversidade Federal de Lavras-
Relação: dc.relationhttp://www.biometria.ufla.br/index.php/BBJ/article/view/142/45-
Direitos: dc.rightsAttribution 4.0 International-
Direitos: dc.rightsAttribution 4.0 International-
Direitos: dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/-
Direitos: dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/-
???dc.source???: dc.sourceRevista Brasileira de Biometria; Vol 34 No 2 (2016); 304-316-
???dc.source???: dc.source1983-0823-
Palavras-chave: dc.subjectMultivariate normal-
Palavras-chave: dc.subjectConvex sets-
Palavras-chave: dc.subjectUniform priors-
Palavras-chave: dc.subjectBayes estimator-
Palavras-chave: dc.subjectNormal multivariada-
Palavras-chave: dc.subjectConjuntos convexos;-
Palavras-chave: dc.subjectPriori uniforme-
Palavras-chave: dc.subjectEstimador de Bayes-
Título: dc.titleEstimating bounded mean vector in multivariate normal: the geometry of hartigan estimator-
Título: dc.titleEstimação limitada do vetor de médias na normal multivariada: A geometria do estimador de Hartigan.-
Tipo de arquivo: dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article-
Tipo de arquivo: dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion-
Tipo de arquivo: dc.typePeer-reviewed Article-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional da Universidade Federal de Lavras (RIUFLA)

Não existem arquivos associados a este item.