Optimal Shrinkage Estimations for the Parameters of Exponential Distribution Based on Record Values

• HOJATOLLAH ZAKERZADEH ^[1] ; ALI AKBAR JAFARI ^[1] ; MAHDIEH KARIMI ^[1]
  1. [1] Yazd University

     Yazd University

     Irán

     
• Localización: Revista Colombiana de Estadística, ISSN-e 2389-8976, ISSN 0120-1751, Vol. 39, Nº. 1, 2016, págs. 33-44
• Idioma: inglés
• DOI: 10.15446/rce.v39n1.55137
• Títulos paralelos:
  • Estimación shrinkage de los parámetros de la distribución exponencial basada en valores record
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• Resumen
  • español

    Este artículo estudia la estimación shrinkage posterior al test preliminar de los parámetros de la distribución exponencial basada en valores record. El valor óptimo de los coeficientes de shrinkage es obtenido también usando el criterio minimax regret. La máxima verosimilitud, pre-test, y los estimadores shrinkage son obtenidos usando estudios de simulación. Los resultados de la estimación del parámetro de escala muestran que el estimador shrinkage es major que el de máxima verosimilitud en todos los casos, y cuando el valor a priori es cercano del valor real, el estimador pre-test es major que el estimador shrinkage. Los resultados de estimación del parámetro de localización muestran que el estimador de shrinkage óptimo es major que el de máxima verosimilitud cuando el valor a priori es cercano al real. Todos los estimadores son ilustrados con un ejemplo numérico.

  • English

    This paper studies shrinkage estimation after the preliminary test for the parameters of exponential distribution based on record values. The optimal value of shrinkage coefficients is also obtained based on the minimax regret criterion. The maximum likelihood, pre-test, and shrinkage estimators are compared using a simulation study. The results to estimate the scale parameter show that the optimal shrinkage estimator is better than the maximum likelihood estimator in all cases, and when the prior guess is near the true value, the pre-test estimator is better than shrinkage estimator. The results to estimate the location parameter show that the optimal shrinkage estimator is better than maximum likelihood estimator when a prior guess is close to the true value. All estimators are illustrated by a numerical example.

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