Table 2 Estimated MSE for different estimators at p = 3 and \(\phi =2\).

From: Development of the generalized ridge estimator for the Poisson-Inverse Gaussian regression model with multicollinearity

\(\rho ^2\)	n	PIGMLE	PIGRRE					PIGGRE
\(\rho ^2\)	n	MLE	\(\hat{k}_1\)	\(\hat{k}_2\)	\(\hat{k}_3\)	\(\hat{k}_4\)	\(\hat{k}_5\)	\(\hat{K}_1\)	\(\hat{K}_2\)	\(\hat{K}_3\)	\(\hat{K}_4\)	\(\hat{K}_5\)
0.80	30	1.50903	1.24908	1.05844	1.19373	0.93372	0.78300	0.64993	0.51268	0.38956	0.80052	0.59035
	75	0.43763	0.35645	0.30387	0.33531	0.24895	0.20746	0.16700	0.12728	0.10926	0.16970	0.14486
	150	0.17445	0.16225	0.15243	0.15606	0.12085	0.10453	0.08896	0.07361	0.06486	0.08581	0.08132
	200	0.13210	0.12172	0.11362	0.11633	0.08769	0.07615	0.06554	0.05902	0.05903	0.06267	0.06149
	300	0.09989	0.09490	0.09065	0.09181	0.07149	0.06248	0.05440	0.04846	0.04628	0.05124	0.05142
	400	0.06679	0.06459	0.06261	0.06302	0.05011	0.04448	0.03945	0.03627	0.03584	0.03737	0.03779
0.85	30	1.33903	1.03215	0.81491	0.93519	0.67985	0.54769	0.43190	0.31404	0.23184	0.52534	0.37503
	75	0.65692	0.57372	0.51132	0.55719	0.43693	0.36691	0.30437	0.23738	0.17464	0.34472	0.27680
	150	0.22981	0.20421	0.18578	0.19403	0.14468	0.12191	0.10076	0.08150	0.07053	0.09801	0.09105
	200	0.19751	0.18076	0.16739	0.17354	0.13115	0.11071	0.09180	0.07249	0.05783	0.08903	0.08302
	300	0.10427	0.09946	0.09528	0.09643	0.07626	0.06648	0.05727	0.04806	0.04097	0.05369	0.05319
	400	0.09503	0.09069	0.08688	0.08787	0.06831	0.05898	0.05041	0.04229	0.03676	0.04573	0.04674
0.90	30	3.58361	2.85458	2.30876	2.54826	1.56711	1.20000	0.95493	0.74698	0.54494	1.36040	0.87907
	75	0.88513	0.74347	0.64152	0.72270	0.53783	0.43328	0.34501	0.25344	0.17309	0.41951	0.30692
	150	0.35437	0.29885	0.26082	0.28156	0.19809	0.15990	0.12506	0.08985	0.06812	0.12571	0.10756
	200	0.22758	0.20208	0.18371	0.19342	0.14633	0.12096	0.09833	0.07481	0.05595	0.09713	0.08806
	300	0.14540	0.13580	0.12779	0.13047	0.09861	0.08297	0.06836	0.05235	0.03993	0.06313	0.06118
	400	0.14155	0.13121	0.12290	0.12548	0.09150	0.07649	0.06253	0.04802	0.03815	0.05602	0.05570
0.95	30	3.97676	3.08556	2.44899	2.73670	1.69227	1.27262	0.96068	0.68571	0.46335	1.43603	0.84215
	75	1.20052	0.87025	0.65469	0.80304	0.53416	0.40297	0.29942	0.20375	0.13700	0.38052	0.25500
	150	0.70068	0.56333	0.46752	0.53661	0.36893	0.28392	0.21534	0.14823	0.09576	0.24890	0.18634
	200	0.45861	0.38447	0.33131	0.36771	0.25950	0.20289	0.15709	0.11229	0.07600	0.17257	0.13814
	300	0.30176	0.26922	0.24446	0.25939	0.19246	0.15486	0.12314	0.09034	0.05957	0.12884	0.11027
	400	0.21079	0.18927	0.17206	0.18030	0.12914	0.10319	0.08094	0.05781	0.03919	0.07693	0.07099
0.99	30	31.38604	22.74318	16.44907	17.68168	4.77521	2.92910	1.88350	1.14688	0.61308	5.07014	1.57104
	75	6.78964	4.53029	2.91014	3.48779	1.20196	0.74147	0.45384	0.23894	0.13677	0.88678	0.34049
	150	3.38447	2.79009	2.31554	2.60513	1.43551	0.98270	0.68667	0.44689	0.23208	1.15075	0.60028
	200	2.08629	1.47794	1.05982	1.31217	0.73104	0.49374	0.33699	0.20953	0.11263	0.50359	0.28436
	300	1.58204	1.05168	0.70881	0.90450	0.41763	0.26520	0.16730	0.09091	0.05055	0.21931	0.12933
	400	1.01811	0.70303	0.50180	0.63887	0.35199	0.23691	0.15914	0.09560	0.05173	0.19491	0.13119

Bolded values indicate the lowest MSE.

Back to article page

Table 2 Estimated MSE for different estimators at p = 3 and \(\phi =2\).

Search

Quick links