关于收缩的统一观点：斯坦因悖论，岭回归和混合模型中的随机效应之间有什么关系（如果有）？
考虑以下三种现象。 斯坦因悖论：给定一些来自多元正态分布的数据，样本均值并不是真实均值的很好估计。如果将样本均值的所有坐标都缩小为零（或者如果我理解正确的话，实际上是缩小为任何值），则可以获得具有较低均方误差的估计。Rn,n≥3Rn,n≥3\mathbb R^n, \: n\ge 3 注意：通常斯坦因悖论是通过仅考虑单个数据点而得出的；如果这很关键并且我上面的说法不正确，请纠正我。RnRn\mathbb R^n Ridge回归：给定一些因变量和一些自变量，标准回归趋于过度拟合数据并导致糟糕的样本外性能。通常可以通过将缩小为零来减少过度拟合：。X β = （X ⊤ X ）- 1 X ⊤ Ŷ β β = （X ⊤ X + λ 我）- 1 X ⊤ ÿyy\mathbf yXX\mathbf Xβ=(X⊤X)−1X⊤yβ=(X⊤X)−1X⊤y\beta = (\mathbf X^\top \mathbf X)^{-1} \mathbf X^\top \mathbf yββ\betaβ=(X⊤X+λI)−1X⊤yβ=(X⊤X+λI)−1X⊤y\beta = (\mathbf X^\top \mathbf X + \lambda …