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Improving on the maximum likelihood estimators of the means in Poisson decomposable graphical models

机译:改进Poisson可分解图形模型中均值的最大似然估计

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摘要

In this article we study the simultaneous estimation of the means in Poisson decomposable graphical models. We derive some classes of estimators which improve on the maximum likelihood estimator under the normalized squared losses. Our estimators are based on the argument in Chou [Simultaneous estimation in discrete multivariate exponential families, Ann. Statist. 19 (1991) 314-328.] and shrink the maximum likelihood estimator depending on the marginal frequencies of variables forming a complete subgraph of the conditional independence graph. (c) 2006 Elsevier Inc. All rights reserved.
机译:在本文中,我们研究了Poisson可分解图形模型中均值的同时估计。我们导出了一些类别的估计量,它们在归一化平方损失下对最大似然估计量进行了改进。我们的估算器基于Chou [离散多元指数族中的同时估算,Ann。统计员。见19(1991)314-328。]并根据形成条件独立图的完整子图的变量的边际频率缩小最大似然估计器。 (c)2006 Elsevier Inc.保留所有权利。

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