मुझे जेम्स-स्टीन संकोचन के विचार से लिया गया है (यानी कि संभवतः स्वतंत्र मानदंडों के वेक्टर के एक अवलोकन का एक अरेखीय कार्य यादृच्छिक चर के साधनों का एक बेहतर अनुमानक हो सकता है, जहां 'बेहतर' को स्क्विट त्रुटि से मापा जाता है। )। हालाँकि, मैंने इसे लागू काम में कभी नहीं देखा है। स्पष्ट रूप से मैं पर्याप्त रूप से पढ़ा हुआ नहीं हूं। क्या जेम्स-स्टीन ने एक लागू सेटिंग में अनुमान में सुधार किया है, जहां कोई क्लासिक उदाहरण हैं? यदि नहीं, तो क्या इस तरह की सिकुड़न सिर्फ एक बौद्धिक जिज्ञासा है?
जवाबों:
जेम्स-स्टीन अनुमानक का व्यापक रूप से उपयोग नहीं किया गया है लेकिन इसने नरम थ्रेशोल्डिंग, हार्ड थ्रेशोल्ड को प्रेरित किया है जो वास्तव में व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है।
वेवलेट सिकुड़न का अनुमान (देखें आर पैकेज वेवथ्रेश) का उपयोग सिग्नल प्रोसेसिंग में बहुत किया जाता है, श्रुतिकेन केन्द्रक (आर के तहत पैकेज पामर) का उपयोग डीएनए माइक्रो एरे के लिए किया जाता है, सिकुड़न की व्यावहारिक दक्षता के कई उदाहरण हैं ...
सैद्धांतिक उद्देश्य के लिए, संकोचन आकलन (p20-> जेम्स स्टीन और उसके बाद का अनुभाग नरम और कठोर थ्रेसहोल्ड से संबंधित है) के बारे में मोमबत्तियों की समीक्षा का खंड देखें:
http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.161.8881&rep=rep1&type=pdf
टिप्पणियों से EDIT: क्यों जेएस संकोचन शीतल / कठिन थ्रेश की तुलना में कम उपयोग किया जाता है?
जेम्स स्टीन को हेरफेर करना (व्यावहारिक रूप से और सैद्धांतिक रूप से) और कठिन थ्रेसहोल्डिंग की तुलना में सहज ज्ञान से समझना अधिक कठिन है लेकिन क्यों सवाल एक अच्छा सवाल है!
रिज रिग्रेशन सिकुड़न का एक रूप है। देखें ड्रेपर और वैन Nostrand (1979) ।
श्रिंकेज समय श्रृंखला के लिए मौसमी कारकों का आकलन करने में भी उपयोगी साबित हुआ है। देखें मिलर और विलियम्स (आईजेएफ, 2003) ।
जैसा कि दूसरों ने उल्लेख किया है, जेम्स-स्टीन का अक्सर सीधे उपयोग नहीं किया जाता है, लेकिन वास्तव में संकोचन पर पहला पेपर है, जो बदले में एकल और एकाधिक प्रतिगमन में हर जगह बहुत अधिक उपयोग किया जाता है। जेम्स-स्टीन और आधुनिक अनुमान के बीच के लिंक को इस पेपर में ई। कांडेस द्वारा विस्तार से बताया गया है । आपके प्रश्न पर वापस जाते हुए, मुझे लगता है कि जेम्स-स्टीन एक बौद्धिक गैर-जिज्ञासा है, इस अर्थ में कि यह सुनिश्चित करने के लिए बौद्धिक था, लेकिन सांख्यिकी पर एक अविश्वसनीय रूप से विघटनकारी प्रभाव था, और कोई भी इसे बाद की जिज्ञासा के रूप में खारिज नहीं कर सकता था। सभी ने सोचा कि अनुभवजन्य साधन एक स्वीकार्य अनुमानक थे, और स्टीन ने एक प्रतिसाद के साथ उन्हें गलत साबित कर दिया। बाकी इतिहास है।
कोरबिनियन स्ट्रिमर जीन नेटवर्क का अनुमान लगाने के लिए जेम्स-स्टीन अनुमानक का उपयोग करता है । मैंने उनके आर पैकेजों का कुछ बार उपयोग किया है और यह बहुत अच्छा और त्वरित उत्तर प्रदान करता है।