Selecting Shrinkage Parameters for Effect Estimation
نویسندگان
چکیده
منابع مشابه
Bayesian shrinkage estimation of quantitative trait loci parameters.
Mapping multiple QTL is a typical problem of variable selection in an oversaturated model because the potential number of QTL can be substantially larger than the sample size. Currently, model selection is still the most effective approach to mapping multiple QTL, although further research is needed. An alternative approach to analyzing an oversaturated model is the shrinkage estimation in whic...
متن کاملReference Priors for Shrinkage and Smoothing Parameters
A reference prior and corresponding reference posteriors are derived for a basic Normal variance components model with two components. Di¤erent parameterizations are considered, in particular one in terms of a shrinkage or smoothing parameter. Earlier results for the one-way ANOVA setting are generalized and a broad range of applications of the general results is indicated. Numerical examples o...
متن کاملchannel estimation for mimo-ofdm systems
تخمین دقیق مشخصات کانال در سیستم های مخابراتی یک امر مهم محسوب می گردد. این امر به ویژه در کانال های بیسیم با خاصیت فرکانس گزینی و زمان گزینی شدید، چالش بزرگی است. مقالات متعدد پر از روش های مبتکرانه ای برای طراحی و آنالیز الگوریتم های تخمین کانال است که بیشتر آنها از روش های خاصی استفاده می کنند که یا دارای عملکرد خوب با پیچیدگی محاسباتی بالا هستند و یا با عملکرد نه چندان خوب پیچیدگی پایینی...
Unbiased Shrinkage Estimation
Shrinkage estimation usually reduces variance at the cost of bias. But when we care only about some parameters of a model, I show that we can reduce variance without incurring bias if we have additional information about the distribution of covariates. In a linear regression model with homoscedastic Normal noise, I consider shrinkage estimation of the nuisance parameters associated with control...
متن کاملShrinkage methods for instrumental variable estimation∗
This paper proposes shrinkage methods for instrumental variable estimation to solve the “many instruments” problem. Even though using a large number of instruments reduces the asymptotic variances of the estimators, it has been observed both in theoretical works and in practice that in finite samples the estimators may behave very poorly if the number of instruments is large. This problem can b...
متن کاملذخیره در منابع من
با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید
ژورنال
عنوان ژورنال: American Journal of Epidemiology
سال: 2017
ISSN: 0002-9262,1476-6256
DOI: 10.1093/aje/kwx225