陆璇;陈希孺
方法与结果设(X,θ)是取值于 R~d×R~1上的随机变量。设已观察了 X 的值为 x,要利用 X 之值 x 去预测θ。假定δ(x)是一个预测函数,且引进了某种损失函数 L(θ,a)(用 a 去预测真值θ时有 L(θ,a)这么大的损失。则预测δ的风险定义为 R(δ)=E[L(θ,δ(X))]。若预测δ~*满足条件 R(δ~*)=\[inf_{\delta} \] R(δ),其中\[inf_{\delta} \]意义对一切可能的预测函数取 inf,则称δ~*为 Bayes 预测,R~*=R(δ~*)为 Bayes 风险。若(X,θ)的分布已知,原则上不难...