Restringimento di James-Stein "allo stato brado"?

Sono preso dall'idea del restringimento di James-Stein (ovvero che una funzione non lineare di una singola osservazione di un vettore di normali forse indipendenti può essere una migliore stima dei mezzi delle variabili casuali, dove "meglio" è misurato da un errore al quadrato ). Tuttavia, non l'ho mai visto nel lavoro applicato. Chiaramente non sto leggendo abbastanza bene. Ci sono esempi classici in cui James-Stein ha migliorato la stima in un contesto applicato? Altrimenti, questo tipo di contrazione è solo una curiosità intellettuale?

Lo stimatore di James-Stein non è ampiamente utilizzato, ma ha ispirato la soglia morbida, la soglia rigida che è davvero ampiamente utilizzata.

La stima del restringimento wavelet (vedi pacchetto R wavethresh) viene utilizzata molto nell'elaborazione del segnale, il centroide ridotto (pacchetto pamr sotto R) per la classicizzazione viene utilizzato per il micro array di DNA, ci sono molti esempi di efficienza pratica del restringimento ...

A scopo teorico, vedere la sezione della recensione delle candele sulla stima del restringimento (p20-> James stein e la sezione successiva che tratta di soglie soft e hard):

http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.161.8881&rep=rep1&type=pdf

MODIFICA dai commenti: perché la contrazione di JS è meno utilizzata della trebbia morbida / dura?

James Stein è più difficile da manipolare (praticamente e teoricamente) e da comprendere in modo intuitivo rispetto al duro limite, ma il perché la domanda è una buona domanda!

La regressione della cresta è una forma di contrazione. Vedi Draper & Van Nostrand (1979) .

Il restringimento si è inoltre rivelato utile nella stima dei fattori stagionali per le serie storiche. Vedi Miller e Williams (IJF, 2003) .

Come menzionato da altri, James-Stein non viene spesso usato direttamente, ma è in realtà il primo documento sul restringimento, che a sua volta viene usato praticamente ovunque in regressione singola e multipla. Il legame tra James-Stein e la stima moderna è spiegato in dettaglio in questo articolo da E.Candes. Ritornando alla tua domanda, penso che James-Stein sia una non curiosità intellettuale, nel senso che era sicuramente intellettuale, ma ha avuto un effetto incredibilmente dirompente su Statistica, e nessuno ha potuto liquidarla come una curiosità in seguito. Tutti pensavano che i mezzi empirici fossero uno stimatore ammissibile, e Stein li ha dimostrati sbagliati con un controesempio. Il resto è storia.

Vedi anche Jennrich, RJ, Oman, SD "Quanto aiuta la stima di Stein nella regressione lineare multipla?" Technometrics , 28 , 113-121, 1986.

Korbinian Strimmer utilizza lo stimatore di James-Stein per inferire le reti geniche . Ho usato i suoi pacchetti R un paio di volte e sembra fornire una risposta molto buona e veloce.