Fico impressionado com a idéia do encolhimento de James-Stein (ou seja, que uma função não-linear de uma única observação de um vetor de normais possivelmente independentes pode ser um melhor estimador das médias das variáveis aleatórias, onde 'melhor' é medido por erro ao quadrado ) No entanto, nunca o vi no trabalho aplicado. Claramente, não sou suficientemente bem lido. Existem exemplos clássicos de onde James-Stein melhorou a estimativa em uma configuração aplicada? Caso contrário, esse tipo de retração é apenas uma curiosidade intelectual?
estimation
error
shrinkage
application
steins-phenomenon
shabbychef
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A regressão de Ridge é uma forma de retração. Veja Draper e Van Nostrand (1979) .
O encolhimento também se mostrou útil na estimativa de fatores sazonais para séries temporais. Veja Miller e Williams (IJF, 2003) .
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Como mencionado por outros, James-Stein não é freqüentemente usado diretamente, mas é realmente o primeiro artigo sobre encolhimento, que por sua vez é usado praticamente em todos os lugares em regressão única e múltipla. A ligação entre James-Stein e a estimativa moderna é explicada em detalhes neste artigo por E.Candes. Voltando à sua pergunta, acho que James-Stein é uma não curiosidade intelectual, no sentido de que era intelectual, com certeza, mas teve um efeito incrivelmente perturbador no Statistics, e ninguém poderia descartá-lo como curiosidade depois. Todos pensavam que os meios empíricos eram um estimador admissível, e Stein provou que eles estavam errados com um contra-exemplo. O resto é história.
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Veja também Jennrich, RJ, Omã, SD "Quanto a estimativa de Stein ajuda na regressão linear múltipla?" Technometrics , 28 , 113-121, 1986.
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Korbinian Strimmer usa o estimador de James-Stein para inferir redes de genes . Eu usei seus pacotes R algumas vezes e parece fornecer uma resposta muito boa e rápida.
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