贝叶斯估计
贝叶斯估计(Bayesestimation)对于决策d与参数0，其风险函数R(,d)是对给定的0时，决策d的条件平均损失，即R(,d)=E{1(0,d(x)!0}。R(0,d)仍是依赖0的随机变量。若再一次对0求数学期望（求平均），可得到B(d)=E[R(,d)],则称B(d)为决策d的贝叶斯风险。 一个良好的估计应当是使贝叶斯风险B(d)达到最小的决策d*,即B(d)=min{B(d)}。这里是决策空间。称满dE9足以上条件的d为的贝叶斯估计。
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