On shrinkage estimation of a spherically symmetric distribution for\n balanced loss functions
Notice bibliographique
Résumé
We consider the problem of estimating the mean vector $\\theta$ of a\n$d$-dimensional spherically symmetric distributed $X$ based on balanced loss\nfunctions of the forms: {\\bf (i)} $\\omega \\rho(\\|\\de-\\de_{0}\\|^{2})\n+(1-\\omega)\\rho(\\|\\de - \\theta\\|^{2})$ and {\\bf (ii)} $\\ell\\left(\\omega \\|\\de -\n\\de_{0}\\|^{2} +(1-\\omega)\\|\\de - \\theta\\|^{2}\\right)$, where $\\delta_0$ is a\ntarget estimator, and where $\\rho$ and $\\ell$ are increasing and concave\nfunctions. For $d\\geq 4$ and the target estimator $\\delta_0(X)=X$, we provide\nBaranchik-type estimators that dominate $\\delta_0(X)=X$ and are minimax. The\nfindings represent extensions of those of Marchand \\& Strawderman\n(\\cite{ms2020}) in two directions: {\\bf (a)} from scale mixture of normals to\nthe spherical class of distributions with Lebesgue densities and {\\bf (b)} from\ncompletely monotone to concave $\\rho'$ and $\\ell'$.\n
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».