Abraxas 新人刚来,也不知道怎么发图片,只好文字阐述了。。。 1】JS估计量里的收缩因子,其分母位置,有的文章是||z||,z是观察到的数据,看起来是求模长的意思,但有的文章里提到又是 Σ (X - X均值)2, 又和模长计算不一样。这是一个让我搞不懂的地方,甚至还有一个英文文章是 单竖杠的2次方,就像在说绝对值,可2次方的话取不取绝对值是一样的呀~~很无语啊 2】JS估计量又是怎么运用在 常见的最小二乘 的线性、高次方程的参数估计里去的呢?所有文章的例子全都是本垒打什么的,每名棒球员的击打率。那么,线性如α+β*x这样的方程里的α,β又是怎么做呢?因为也说JS估计量也要比最小二乘的方法更优秀
Ihavenothing 一般是向零收缩,所以分母就是 \(\Vert z \Vert^2\),注意有平方;也有向某个固定的向量收缩的,\(\Vert z-\mu \Vert^2\)。单竖杠仍旧是范数或者模的意思,只是记号不同而已。 James-Stein 估计量比较局限,通常只有估计均值会用到。回归问题没有相应的 James-Stein 估计量,至少经典文献中没见过有。