Me atrae la idea de la contracción de James-Stein (es decir, que una función no lineal de una sola observación de un vector de normales posiblemente independientes puede ser un mejor estimador de las medias de las variables aleatorias, donde "mejor" se mide por el error cuadrado). Sin embargo, nunca lo he visto en trabajos aplicados. Está claro que no estoy suficientemente bien informado. ¿Hay algún ejemplo clásico en el que James-Stein haya mejorado la estimación en un entorno aplicado? Si no es así, ¿es este tipo de reducción sólo una curiosidad intelectual?
Supongo que me pregunto por qué el estimador James-Stein no es muy utilizado. ¿Queda subsumido por estas otras técnicas, o no se cumplen las condiciones del teorema en la práctica?
