Statistiche e Big Data decision-theory

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Per quale problema o gioco sono le soluzioni ottimali di varianza e deviazione standard?

Per una determinata variabile casuale (o una popolazione, o un processo stocastico), l'aspettativa matematica è la risposta a una domanda Quale previsione puntuale minimizza la perdita quadrata attesa? . Inoltre, è la soluzione ottimale per un gioco Indovina la prossima realizzazione di una variabile casuale (o un nuovo sorteggio da …

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Uno stimatore di Bayes richiede che il vero parametro sia una possibile variabile del precedente?

Potrebbe trattarsi di una domanda filosofica, ma qui andiamo: nella teoria delle decisioni, il rischio di uno stimatore di Bayes per è definito rispetto a una distribuzione precedente su .θ∈Θ¸Θθ^( x )θ^(x)\hat\theta(x)θ ∈ Θθ∈Θ\theta\in\Thetaππ\piΘΘ\Theta Ora, da un lato, affinché il vero abbia generato i dati (cioè "esista"), deve essere una …

9 bayesian prior decision-theory point-estimation

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Quale sarebbe un esempio di quando L2 è una buona funzione di perdita per calcolare una perdita posteriore?

La perdita di L2, insieme alla perdita di L0 e L1, sono tre funzioni di perdita "predefinite" molto comuni utilizzate quando si riassume un posteriore con la perdita minima prevista sul retro. Uno dei motivi è forse che sono relativamente facili da calcolare (almeno per le distribuzioni 1d), L0 risulta …

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