민큐

MINQUE

통계에서, 최소 규범 2차 편중 추정(MINKE)[1][2][3] 이론은 C.R. Rao에 의해 개발되었다.그것의 적용은 원래 이단성 문제와 랜덤 효과 모델에서 분산 성분의 추정에 관한 것이었다.

이 이론은 세 단계를 포함한다.

  • 추정기가 모형 모수의 벡터와 관련된 경우, 잠재적 추정기의 일반 클래스를 관측된 데이터의 이차 함수로 정의.
  • 추정기의 원하는 특성에 대한 특정 제약 조건 지정(예: 불편함).
  • 추정기의 공분산 행렬 크기를 측정하는 "정규"를 최소화하여 최적 추정기를 선택한다.
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참조

  1. ^ Rao, C.R. (1970). "Estimation of heteroscedastic variances in linear models". Journal of the American Statistical Association. 65 (329): 161–172. doi:10.1080/01621459.1970.10481070. JSTOR 2283583.
  2. ^ Rao, C.R. (1971). "Estimation of variance and covariance components MINQUE theory". J Multivar Anal. 1: 257–275. doi:10.1016/0047-259x(71)90001-7. hdl:10338.dmlcz/104230.
  3. ^ Rao, C.R. (1972). "Estimation of variance and covariance components in linear models". Journal of the American Statistical Association. 67 (337): 112–115. doi:10.1080/01621459.1972.10481212. JSTOR 2284708.