Мене сприймає ідея усадки Джеймса-Штейна (тобто, що нелінійна функція одного спостереження за вектором, можливо, незалежних нормалей може бути кращим оцінником засобів випадкових величин, де «краще» вимірюється квадратичною помилкою ). Однак я ніколи не бачив цього в прикладній роботі. Ясно, що я недостатньо добре читаю. Чи є класичні приклади, коли Джеймс-Штейн покращив оцінку в застосованій обстановці? Якщо ні, то хіба ця усадка є лише інтелектуальною цікавістю?
Відповіді:
Оцінювач Джеймса-Штейна не застосовується широко, але він надихнув м'якого порогу, жорстке порогове значення, яке дійсно широко використовується.
Оцінка усадки вейвлетів (див. R пакет хвилі) багато використовується при обробці сигналу, скорочений центроїд (пакет памр під R) для класифікації використовується для мікросистеми ДНК, є багато прикладів практичної ефективності усадки ...
З теоретичною метою дивіться розділ огляду цукерок щодо оцінки усадки (p20-> Джеймс Штейн та розділ після цього, який стосується м'якого та жорсткого порогу):
http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.161.8881&rep=rep1&type=pdf
EDIT з коментарів: чому усадка JS використовується менш, ніж Soft / Hard Thresh?
Джеймсу Штейн важче маніпулювати (практично і теоретично) та зрозуміти інтуїтивно, ніж жорсткий поріг, але чому питання - це гарне питання!
Регрес хребта - форма усадки. Див. Draper & Van Nostrand (1979) .
Усадка виявилася також корисною для оцінки сезонних факторів для часових рядів. Дивіться Міллера та Вільямса (IJF, 2003) .
Як згадують інші, Джеймс-Штейн часто не використовується безпосередньо, але насправді є першим документом про усадку, який, у свою чергу, використовується в усьому світі в одиночній та множинній регресії. Зв'язок між Джеймсом-Штейном та сучасною оцінкою детально пояснюється в цій роботі Е. Кандесом. Повертаючись до вашого питання, я вважаю, що Джеймс-Штейн - інтелектуальна нецікавість, в тому сенсі, що він був точно інтелектуальним, але мав неймовірно руйнівний вплив на статистику, і ніхто не міг відкинути це як цікавість згодом. Усі вважали, що емпіричні засоби є допустимим оцінкою, і Штейн довів їх неправильно за допомогою контрприкладу. Решта - це історія.
Корбініан Стріммер використовує оцінку Джеймса-Штейна для підведення генних мереж . Я кілька разів використовував його пакети R, і, здається, це дає дуже гарну та швидку відповідь.