年初的时候看了一点高维估计的论文，发现James-Stein估计在最近一些年的问题中依然有着十分重要作用。正好以前学习的时候整理过一些关于james-stein的基本知识，后来作了一段时间tutor，需要一点材料，于是又好好整理了一下。删除一些不必要的比较艰深的东西，就是下面这个总结了。

这个总结里面只介绍了一些基本概念，基本性质，还有和统计中一些其他估计，概念的联系。不需要很多的数学，我也略去了特别繁杂的证明。内容主要是从多个文献中摘取和整理的，加入一点个人的梳理和总结。为的是让对于理论不是很感兴趣的人，可以迅速的了解这种估计。如果有错误的地方，希望大家予以告知。可能是本人笔误，也可能由于水平所限，理解不到位。
和一些本科学习统计的同学聊起，发现不少人完全没有听过james-stein这个东西。但是这其实是在理论上十分重要，而且在应用中十分实用的一种方法。很多funcional data analysis的方法，都可以加入jame-stein的变型，从而做到十分有效的建模。希望对大家有所帮助。


添加了一点内容，主要加入了一点关于方差不等情况的推广。另外修改了一点typo。