第三章统计决策与贝叶斯估计-课件.ppt
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- 第三 统计 决策 贝叶斯 估计 课件
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1、第三章统计决策与贝叶斯估计第三章统计决策与贝叶斯估计第第3.1节节 统计决策的基本概念统计决策的基本概念第第3.2节节 贝叶斯估计贝叶斯估计第第3.3节节 minimax估计估计第第3.4节节 经验贝叶斯估计经验贝叶斯估计前言前言 20世纪世纪40年代,年代,Wald提出了把统计推断问题看提出了把统计推断问题看成是人与自然的一种博弈过程,由此建立了统计决成是人与自然的一种博弈过程,由此建立了统计决策理论策理论.贝叶斯估计是贝叶斯统计的主要部分,它是贝叶斯估计是贝叶斯统计的主要部分,它是利用决策理论研究参数估计问题利用决策理论研究参数估计问题.本章将主要讨论贝叶斯方法在参数估计中本章将主要讨论贝
2、叶斯方法在参数估计中的应用问题的应用问题.第第3.13.1节节 统计决策的基本概念统计决策的基本概念一、统计决策问题的三个要素一、统计决策问题的三个要素二、统计决策函数及其风险函数二、统计决策函数及其风险函数一、统计决策问题的三个要素一、统计决策问题的三个要素12(,)(,),TnXXXF x设设样样本本来来自自总总体体 在前几章讲的统计问题,都可以归结为一个统在前几章讲的统计问题,都可以归结为一个统计决策问题,也就是建立所谓的统计决策函数计决策问题,也就是建立所谓的统计决策函数.统统计决策问题由三个因素组成,首先来看第一个因素:计决策问题由三个因素组成,首先来看第一个因素:1 1、样本空间和
3、分布族、样本空间和分布族样本空间样本空间,.未未知知,则则样样本本所所有有可可能能值值组组成成的的集集合合称称为为样样本本空空间间,记记为为分布族分布族12(,)(,),TnXXXF x设设样样本本来来自自总总体体121,(,)(,)nniiF x xxF x 未未知知,其其联联合合分分布布为为112*(,),(,)niiTnFF xFXXX 若若记记则则称称为为样样本本的的概概率率分分布布族族,简简称称分分布布族族.例例1(p791(p79例例3.1)3.1)设总体设总体X服从两点分布服从两点分布B(1,p),p为为1201,(,)TnpXXXX 未未知知参参数数,是是取取自自总总体体.的的
4、样样本本,试试求求其其样样本本空空间间以以及及分分布布族族解解由于是两点分布,因而样本的取值只有由于是两点分布,因而样本的取值只有0,1,则则样本空间为样本空间为120 11 2(,):,nix xxxin 分布族为分布族为1111 01 201*),nnxiiiixniFppxinp (2 2、决策空间、决策空间(或称判决空间或称判决空间)决策决策 对每个统计问题的具体回答,就称为一个决策对每个统计问题的具体回答,就称为一个决策.例如,参数的点估计,每一个估计值就是一个决策例如,参数的点估计,每一个估计值就是一个决策.决策空间决策空间 一个统计问题中,可能选取得全部决策一个统计问题中,可能选
5、取得全部决策组成的集合为决策空间,记为组成的集合为决策空间,记为 R.例如,例如,2(,),N 设设总总体体分分布布服服从从对对未未知知参参数数 进进行行(,)(,).估估计计,由由于于 在在中中取取值值,因因而而其其决决策策空空间间为为3 3、损失函数、损失函数例例2(p802(p80例例3.2)3.2)某厂打算根据各年度市场的销售来某厂打算根据各年度市场的销售来决定下一年度应该扩大生产还是缩减生产,或者维决定下一年度应该扩大生产还是缩减生产,或者维持原状,这样其决策空间为持原状,这样其决策空间为 扩扩大大生生产产,缩缩减减生生产产,维维持持原原状状 通常情况下,做任何决策以后,总会有某种后
6、果,通常情况下,做任何决策以后,总会有某种后果,由此可以带来某种收益和损失由此可以带来某种收益和损失.为了以数量化的方式描为了以数量化的方式描述这种收益和损失,为此需要引入损失函数述这种收益和损失,为此需要引入损失函数.例例3(p803(p80例例3.3)3.3)1(,),XN设设总总体体 服服从从正正态态分分布布为为未未知知(,)参参数数,参参数数空空间间为为,决决策策空空间间可可以以设设(,),为为=此此决决策策问问题题的的损损失失函函数数可可以以为为:21()(,)()dLdd设设 为为 的的点点估估计计值值,损损失失函函数数可可以以设设为为12122112122011(),(,)(),
7、(,)(),ddd dLdddddLdIdd 设设为为 的的区区间间估估计计值值,损损失失函函数数可可以以 设设为为也也可可以以设设为为常见的损失函数常见的损失函数(1)线性损失函数线性损失函数01(),(,)(),kddLdk dd 0101,k kkk 其其中中为为常常数数,它它们们可可以以反反映映大大于于或或小小于于参参数数时时带带来来不不同同的的损损失失.当当时时 (,)|-|.Ldd ()此此损损失失函函数数为为绝绝对对损损失失函函数数(2)平方损失函数平方损失函数2 (,)()Ldd (3)凸损失函数凸损失函数(,)()(|)LdWd 0000()()().W ttW 其其中中是是
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