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- El estimador de James-Stein es un estimador sesgado de la media de los vectores aleatorios gaussianos. Se puede demostrar que el estimador de James-Stein domina el enfoque de los mínimos cuadrados, es decir, tiene un error cuadrático medio menor. Es el ejemplo más conocido del . Una versión anterior del estimador fue desarrollado por Charles Stein en 1956, y se refiere a veces como estimador de Stein. El resultado fue mejorado por Willard James y Charles Stein en 1961. (es)
- El estimador de James-Stein es un estimador sesgado de la media de los vectores aleatorios gaussianos. Se puede demostrar que el estimador de James-Stein domina el enfoque de los mínimos cuadrados, es decir, tiene un error cuadrático medio menor. Es el ejemplo más conocido del . Una versión anterior del estimador fue desarrollado por Charles Stein en 1956, y se refiere a veces como estimador de Stein. El resultado fue mejorado por Willard James y Charles Stein en 1961. (es)
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- El estimador de James-Stein es un estimador sesgado de la media de los vectores aleatorios gaussianos. Se puede demostrar que el estimador de James-Stein domina el enfoque de los mínimos cuadrados, es decir, tiene un error cuadrático medio menor. Es el ejemplo más conocido del . Una versión anterior del estimador fue desarrollado por Charles Stein en 1956, y se refiere a veces como estimador de Stein. El resultado fue mejorado por Willard James y Charles Stein en 1961. (es)
- El estimador de James-Stein es un estimador sesgado de la media de los vectores aleatorios gaussianos. Se puede demostrar que el estimador de James-Stein domina el enfoque de los mínimos cuadrados, es decir, tiene un error cuadrático medio menor. Es el ejemplo más conocido del . Una versión anterior del estimador fue desarrollado por Charles Stein en 1956, y se refiere a veces como estimador de Stein. El resultado fue mejorado por Willard James y Charles Stein en 1961. (es)
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- Estimador de James-Stein (es)
- Estimador de James-Stein (es)
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