利用 Stein 型收缩改进模糊回归建模的效率
统计理论
2019-03-04 v1 统计理论
摘要
模糊线性回归（FLR）建模最初借助线性规划提出，随后出现了多种方式的诸多改进。在几乎所有方法中，改变度量、目标函数与约束条件均旨在改进模糊效率度量（FMEs）。本文从完全不同的视角出发，应用收缩估计策略来改进 FLR 建模中的 FMEs。通过若干说明性例子，我们证明了所提估计方法的优越性。就此而言，我们表明与现有方法相比，模糊收缩估计显著改进了 FMEs 的估计。
引用
@article{arxiv.1903.00351,
title = {Improving efficiency in fuzzy regression modeling by Stein-type shrinkage},
author = {M. Kashani and M. Arashi and M. R. Rabiei},
journal= {arXiv preprint arXiv:1903.00351},
year = {2019}
}
备注
14 pages