Table 5 Estimated MSE for different estimators at p = 6 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

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

3.35069

2.98528

2.67866

2.94989

2.03342

1.70706

1.40527

0.75811

0.53697

1.72209

0.83496

75

1.17938

0.93639

0.76699

0.92204

0.56131

0.45736

0.34374

0.14161

0.11721

0.39978

0.15548

150

0.47088

0.41992

0.38250

0.40788

0.26458

0.22035

0.17135

0.07385

0.05830

0.18506

0.08185

200

0.35761

0.34573

0.33476

0.34131

0.25489

0.22057

0.18424

0.09452

0.06781

0.19773

0.10498

300

0.22132

0.20958

0.19933

0.20365

0.13242

0.11207

0.08846

0.04409

0.04063

0.08890

0.04669

400

0.16608

0.16349

0.16098

0.16182

0.12188

0.10607

0.08916

0.04710

0.03606

0.09065

0.05181

0.85

30

5.18336

4.54392

3.98710

4.37839

2.57827

2.07467

1.65996

0.83043

0.54828

2.16599

0.92901

75

1.37263

1.12642

0.94529

1.11162

0.69646

0.56443

0.42732

0.16973

0.12349

0.51496

0.19164

150

0.54982

0.51432

0.48418

0.50807

0.35667

0.30207

0.24401

0.11025

0.07663

0.26897

0.12459

200

0.42809

0.40186

0.37962

0.39423

0.27310

0.23014

0.18448

0.08142

0.05688

0.19967

0.09211

300

0.27777

0.26318

0.25060

0.25653

0.17187

0.14493

0.11523

0.05345

0.04279

0.12079

0.05874

400

0.19416

0.19021

0.18644

0.18785

0.13703

0.11808

0.09766

0.04777

0.03502

0.10085

0.05326

0.90

30

7.89813

6.63853

5.58868

6.31368

3.75147

3.00520

2.37028

1.15168

0.74315

3.19024

1.29298

75

1.56800

1.42166

1.30084

1.42954

1.04987

0.89206

0.73807

0.38219

0.26099

0.87122

0.42526

150

0.82835

0.73337

0.66308

0.72703

0.49254

0.40756

0.31910

0.13024

0.08668

0.36649

0.14925

200

0.65576

0.61679

0.58272

0.61079

0.43592

0.36768

0.29864

0.13789

0.09102

0.33662

0.15637

300

0.45124

0.42645

0.40497

0.41924

0.29151

0.24505

0.19684

0.08756

0.05895

0.21521

0.09939

400

0.29690

0.28727

0.27816

0.28300

0.20004

0.16840

0.13583

0.05950

0.03966

0.14494

0.06792

0.95

30

22.17859

18.49087

15.42387

17.43801

8.96908

6.93258

5.29576

2.43417

1.58691

7.99886

2.74114

75

3.30286

2.69005

2.21612

2.63372

1.61660

1.28847

0.96945

0.36613

0.22725

1.26511

0.42442

150

1.71742

1.43479

1.21540

1.44446

0.90702

0.72071

0.53986

0.18799

0.11302

0.67734

0.22179

200

1.22567

0.97596

0.79944

0.97891

0.58060

0.45658

0.33075

0.10130

0.06392

0.40404

0.12049

300

0.88743

0.83390

0.78553

0.83189

0.58524

0.48308

0.38516

0.16445

0.09923

0.44785

0.18991

400

0.59477

0.54001

0.49498

0.52972

0.33346

0.27050

0.20464

0.06987

0.04366

0.22968

0.08245

0.99

30

56.96305

50.66928

45.23884

48.75429

27.22787

21.51509

17.03938

8.65323

5.58702

26.05924

9.66559

75

22.99812

19.26258

16.07941

18.43814

8.57154

6.26691

4.44097

1.48240

0.80892

7.56976

1.76183

150

7.72570

6.54383

5.54156

6.48948

3.81450

2.90583

2.14274

0.76654

0.41155

3.18183

0.90842

200

6.51381

5.72780

5.03562

5.70110

3.27868

2.49684

1.83423

0.64327

0.35857

2.69226

0.76141

300

4.40918

3.69318

3.09365

3.67075

1.98315

1.48364

1.05112

0.31062

0.16682

1.51364

0.37694

400

3.12077

2.68126

2.31130

2.72016

1.57603

1.19396

0.86355

0.27008

0.14135

1.18622

0.32688

  1. Bolded values indicate the lowest MSE.
Back to article page