Студопедия

КАТЕГОРИИ:


Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748)

Последовательном правиле




Функция риска при оптимальном

Функция риска определяет на каждой стадии эксперимента минимальные средние потери, которые понесет статистик, принимая решение и решение о продолжении эксперимента. Значение функции риска при проведении j испытаний обозначим , j — число проведенных испытаний, N-j — число оставшихся испытаний.

Предположим вначале, что проведены все N испытаний и определено . Очевидно, что средние потери, которые понесет статистик, принимая решение . в данном случае будут определяться:

.

Очевидно, что минимальное значение этих потерь будет определять средняя функция риска:

.

— байесовское решение.

Поскольку ничего лучшего на этой стадии эксперимента уже придумать нельзя, то эти минимальные байесовские стратегии можно взять как функцию риска:.

Рассмотрим некоторую произвольную стадию эксперимента: j. На этой стадии статистик располагает апостериорным распределением и может поступать следующим образом:

1). Прекратить эксперимент и принять решение . При этом он понесет потери .

2). Принять решение проводить j+1 испытание. При этом он понесет потери, которые будут состоять из стоимости нового испытания и из потерь, которые понесет статистик, используя результаты j+1 наблюдения. Другими словами: .

Статистику известны исходы эксперимента . Поэтому необходимо прогнозировать .

Например, используем формулу Байеса:

Эти распределения зависят от исхода и определять следует по всем исходам .

При решении вопроса о продолжении эксперимента статистик должен учитывать потери, которые он понесет, которые будут определяться:

.

Функция риска после проведения j-ого испытания:

;

Если не использовать индексы j, то:

; .

Обозначим через Y — пространство исходов экспериментов. .

Тогда: — средние потери.

Тогда математическое ожидание риска:

.




Поделиться с друзьями:


Дата добавления: 2014-01-06; Просмотров: 232; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы!


Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет



studopedia.su - Студопедия (2013 - 2024) год. Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав! Последнее добавление




Генерация страницы за: 0.01 сек.