• 研究課題をさがす
  • 研究者をさがす
  • KAKENの使い方
  1. 前のページに戻る

正規および非正規誤差項のもとでのバイアス推定量の統計的性質

研究課題

研究課題/領域番号 08630027
研究種目

基盤研究(C)

配分区分補助金
応募区分一般
研究分野 経済統計学
研究機関神戸大学

研究代表者

大谷 一博  神戸大学, 経済学部, 教授 (00106626)

研究期間 (年度) 1996
研究課題ステータス 完了 (1996年度)
配分額 *注記
700千円 (直接経費: 700千円)
1996年度: 700千円 (直接経費: 700千円)
キーワード最小MSE推定量 / Stein型推定量 / 予備検定 / リスク関数 / 優越性
研究概要

研究実績は大きく分けて次の二つである。
(1) 線形回帰モデルの係数毎の最小平均自乗誤差推定量(以下、MMSE 推定量)の二次損失のもとでのリスク関数を導出し、MMSE 推定量が通常最小自乗推定量(以下、OLS 推定量)を優越するための十分条件を示した。導出されたリスク関数の数値計算を行うことによって、回帰係数の数が3のとき、MMSE 推定量は Stein 型推定量よりも小さなリスクをもつことを示した。また、回帰係数の数が2のとき、非心パラメータの広い範囲にわたって、MMSE 推定量はOLS 推定量よりも小さなリスクをもつことを示した。なお、この研究は、従来の研究を発展させたものである。
(2) MMSE 推定量の自由度を調整して得られる自由度調整 MMSE 推定量 (以下、AMMSE 推定量) は、回帰係数の数が4以下のとき、原点の近傍で正値 Stein 型推定量よりも小さなリスクをもっている。このことから、回帰係数がすべてゼロであるという仮説に対する予備検定を行い、仮説が採択されれば、AMMSE 推定量を使用し、棄却されれば Stein 型推定量を使用する、という予備検定推定量を考えた。この予備検定推定量のリスク関数を導出し、予備検定推定量が Stein 型推定量を優越することを示した。また、導出されたリスク関数の数値計算を行うことによって、予備検定の棄却点が適切に定められるならば、回帰係数の数が3のときには予備検定推定量が正値部分 Stein 型推定量よりも小さなリスクをもち、回帰係数の数が4のときには予備検定推定量と正値部分 Stein型推定量のリスクはほとんど同じであることを示した。

報告書

(1件)
  • 1996 実績報告書
  • 研究成果

    (1件)

すべて その他

すべて 文献書誌 (1件)

  • [文献書誌] K.Ohtani: "Minimum Mean Squared Error Estimation of Each Individual Coefficient in a Linear Regression Model" Journal of Statistical Planning and Inference. (forthcoming).

    • 関連する報告書
      1996 実績報告書

URL: 

公開日: 1996-04-01   更新日: 2016-04-21  

サービス概要 検索マニュアル よくある質問 お知らせ 利用規程 科研費による研究の帰属

Powered by NII kakenhi