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주어진 임의의 변수 (또는 모집단 또는 확률 적 과정)에 대해 수학적 기대는 질문에 대한 답입니다. 어떤 점 예측이 예상되는 제곱 손실을 최소화합니까? . 또한, 게임에 최적의 솔루션이 확률 변수의 다음 실현 (또는 인구에서 새 무승부)를 추측, 나는 가치와 당신의 생각 사이의 제곱 거리에서 당신을 처벌 할 것이다 당신이 측면에서 선형 …

9 variance  standard-deviation  decision-theory  variability 

이것은 철학적 질문의 약간 될 수도 있지만 여기에 우리가 간다 : 의사 결정 이론으로, 베이 즈 추정의 위험 대한 이전 유통에 대한 정의 에를 .θ^( x )θ^(x)\hat\theta(x)θ ∈ Θθ∈Θ\theta\in\Thetaππ\piΘΘ\Theta 이제, 실제로, 가 데이터를 생성하기 위해서는 (즉, "존재"), 는 에서 가능한 변이 여야합니다. 예를 들어, 0이 아닌 확률, 0이 아닌 밀도 …

9 bayesian  prior  decision-theory  point-estimation 

L0 및 L1 손실과 함께 L2 손실은 최소 사후 예상 손실로 사후를 요약 할 때 사용되는 매우 일반적인 "기본"손실 함수입니다. 이것에 대한 한 가지 이유는 아마도 계산하기가 비교적 쉽고 (적어도 1 차원 분포의 경우), L0은 모드에서, L1은 중앙값에서, L2는 평균으로 나타납니다. 강의 할 때 L0과 L1이 합리적인 손실 함수 ( …

9 bayes  teaching  decision-theory  loss-functions