请教什么是shrinkage estimator

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关键词：shrinkage estimator Tima Age Est 请教 estimator shrinkage

收缩估计

[此贴子已经被作者于2008-3-7 4:49:22编辑过]

能否将明白点？

同问！哪位能给个详细点的介绍？谢谢！

岭估计就是一种压缩估计，就是将影响小的变量的系数进一步压小，这要依赖于其中的参数。为解释的清晰就是选择变量，如现在流行的LASSO,SCAD,BRIDGE,ALASSO等都是这种方法，在经典的教材中一般都是逐步回归（前进和后退法来选择变量），现在一般用以上提到的方法来进行选择变量，这些新提出的方法的优点是效率很高，计算方便，如SCAD可以同时进行变量选择和参数估计。

不错，又学到新的知识了，这种方法还是有很大应用的

学习了

爱萌 发表于 2010-1-12 15:20
学习了

学习了

就是一种提高估计效率的的估计量，
有兴趣的坛友可以参考如下两篇文章：
Regression, Prediction and Shrinkage
Regression Shrinkage and Selection via the Lasso Regression Shrinkage and Selection via the Lasso

Shrinkage estimator are weighted averages of historical data and some other estimate, where the weights and other estimates are defined by the analyst. Shrinkage estimators reduce(shrink) the influence of historical outliers through the weighting process. The mean return and covariance are the parameters most often adjusted with shrinkage estimators. This tool is most useful when the data set is too small that historical values are not reliable estimates of future parameters.