Table 4 Estimated MSE for different estimators at p = 3 and \(\phi =6\).

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	2.90019	2.20724	1.72061	1.99130	1.45367	1.15795	0.91159	0.67491	0.48868	1.24105	0.80376
	75	0.84714	0.54942	0.39919	0.48663	0.37825	0.30893	0.24367	0.19449	0.17728	0.25995	0.21300
	150	0.36724	0.30063	0.26087	0.28459	0.21971	0.18564	0.15421	0.12760	0.11351	0.15621	0.14014
	200	0.29467	0.23654	0.20356	0.22104	0.16577	0.14063	0.11804	0.10805	0.10841	0.11667	0.11084
	300	0.16791	0.14091	0.12478	0.13085	0.09982	0.08647	0.07549	0.07559	0.08026	0.07609	0.07423
	400	0.13481	0.12420	0.11571	0.11844	0.09039	0.07874	0.06856	0.06386	0.06462	0.06633	0.06554
0.85	30	2.70445	1.97343	1.45363	1.69922	1.19842	0.94863	0.73445	0.52226	0.38589	0.97028	0.62825
	75	0.96421	0.73353	0.59520	0.68536	0.53059	0.43440	0.35153	0.27059	0.21318	0.41135	0.31338
	150	0.41371	0.30945	0.25267	0.28514	0.21272	0.17604	0.14245	0.11879	0.11133	0.14395	0.12802
	200	0.36780	0.29487	0.25045	0.27571	0.20295	0.16708	0.13430	0.10385	0.08829	0.13348	0.11807
	300	0.21338	0.18539	0.16653	0.17541	0.13271	0.11217	0.09332	0.07629	0.06716	0.08944	0.08459
	400	0.15396	0.13281	0.11836	0.12368	0.09092	0.07688	0.06437	0.05658	0.05553	0.06044	0.05957
0.90	30	6.95244	5.23459	3.92789	4.32501	2.21047	1.66753	1.29739	0.97659	0.69283	2.05466	1.16542
	75	1.88609	1.41759	1.10233	1.30716	0.90559	0.69904	0.53414	0.37684	0.26102	0.70709	0.46271
	150	0.74052	0.50768	0.37802	0.46105	0.33130	0.26086	0.20057	0.14946	0.12194	0.21673	0.17339
	200	0.43575	0.33393	0.27271	0.31363	0.22773	0.18191	0.14234	0.10541	0.08278	0.14591	0.12396
	300	0.25732	0.20929	0.17918	0.19336	0.13832	0.11236	0.08858	0.06625	0.05458	0.08446	0.07674
	400	0.25021	0.19843	0.16748	0.18120	0.12670	0.10205	0.08004	0.06167	0.05381	0.07400	0.06984
0.95	30	9.73192	7.17397	5.33250	5.87416	2.35866	1.63297	1.13038	0.71996	0.49419	2.13076	0.92197
	75	2.80585	1.87235	1.25238	1.51528	0.90806	0.66265	0.47272	0.30603	0.21738	0.65863	0.38505
	150	1.43859	1.00031	0.70947	0.88018	0.54209	0.39793	0.28712	0.18951	0.13070	0.35492	0.23885
	200	0.84493	0.58278	0.42076	0.53114	0.34931	0.26018	0.19142	0.13139	0.09567	0.22258	0.16201
	300	0.60130	0.44141	0.34106	0.41020	0.27474	0.20693	0.15341	0.10421	0.07325	0.16366	0.12972
	400	0.38389	0.29919	0.24516	0.27964	0.18930	0.14532	0.10909	0.07426	0.05266	0.10918	0.09213
0.99	30	52.69233	35.16393	22.90962	24.88603	5.10796	3.02614	1.87835	1.08187	0.63873	6.05239	1.49412
	75	12.94604	7.31371	3.86940	4.55806	1.54210	0.96409	0.61110	0.35747	0.21923	1.36305	0.48390
	150	5.50229	4.02173	2.89635	3.37138	1.41976	0.90134	0.58921	0.35467	0.20141	1.12812	0.48469
	200	4.22484	2.78537	1.78618	2.18736	0.92028	0.57639	0.36450	0.20462	0.12036	0.62550	0.28512
	300	3.14565	1.82022	0.97316	1.27665	0.48990	0.30300	0.18485	0.09801	0.06276	0.26413	0.13621
	400	2.27878	1.46754	0.92196	1.18953	0.53024	0.33265	0.20825	0.11376	0.06519	0.28260	0.16051

Bolded values indicate the lowest MSE.

Back to article page

Table 4 Estimated MSE for different estimators at p = 3 and \(\phi =6\).

Search

Quick links