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[통계계산방법론] RIDGE 와 LASSO

Stein's Paradox 통계학에서의 추정량의 Efficiency의 정도는 MSE를 기준으로 한다. MSE(Mean Squared Error)가 작으면 작을수록 그 추정량은 좋은 추정량이라고 할 수 있다. 보통 bias가 0인 비편향추정량으로 MLE와 UMVUE가 좋은 추정량으로 생각되는데 Stein's Paradox는 bias가 있다 하더라도 MSE가 더 작게 만들 수 있는 더 좋은 추정량을 생각해낸다. 그 추정량은 'James-Stein Estimator'라고 불린다. JS estimator의 형태는 다음과 같다. 모수의 개수 p가 3보다 크거나 같은 경우에는 JS 추정량의 Risk는 MLE나 UMVUE의 것보다 작은 것을 확인할 수 있다. JS 추정량은 각각의 component들을 origin쪽..
Study/Statistics 2020. 4. 25. 01:18
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