統計決策函數
統計決策函數
統計決策函數(statistical decision function)亦稱判決函數,是統計決策理論的基本概念之一。統計推斷的任務就是建立一個定義於樣本空間X上,取值於決策空間D內的函數δ(x),使當有了樣本X時,就採用判決δ(x),這種函數稱為非隨機化的統計決策函數。若對每個樣本X,有決策空間(D,BD)上的概率測度δ*(x)與之對應,則稱δ*(x)為隨機化的決策函數。通常,決策函數是指非隨機化的決策函數。
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對於一個統計決策問題,可以從樣本空間到決策空間建立一個對應規則,可看作定義在樣本空間上,取值於決策空間內的函數,稱其為 統計決策函數。
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給定了一個統計決策問題,即給定了一個參數統計模型(樣本空間及樣本的分佈族)、決策空間與損失函數,自然希望對樣本空間中的每一個點指明一個決策,這樣一個規則是定義在樣本空間上,取值在決策空間上的一個函數,稱這個函數為 (統計)決策函數,記作。在不致引起誤解的情形下,也稱為決策函數,它表示在得到樣本觀測值時,採取決策。易見,本質上是一個統計量。決策函數是所給定的統計決策問題的一個解。
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例1 總體是總體X的一個樣本,為未知參數,參數為已知。參數空間為。在點估計中,用樣本均值作為的估計量,所以,關於的每一個取值都代表一個對參數的決策,統計決策空間為。在區間估計中,若採用置信區間,則區間代表一個對參數的決策,統計決策空間為
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其中,。值得注意的是,在中具體選取哪個決策與抽取的樣本和所採用的統計方法有關。
在次例的點估計中,統計決策函數為
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也稱為 統計決策函數。它可看成在得到樣本觀測值時,
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採取決策,實質上,統計決策函數是一個統計量。
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給定一個決策函數之後,所採取的決策依賴於樣本觀察值,對應的損失函數也依賴於樣本觀察值。觀察值不同,所採取的決策不同,對應的損失函數也不同。因此,不能依賴樣本的一次觀察值所採取的某個決策而帶來的損失來衡量決策的優劣,而要從總體上來評價。一個常用的數量指標是平均損失,稱
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為決策函數的風險函數。
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決策函數的風險函數表示當參數值為時,採取決策d所產生的平均損失。風險越小,損失越小,決策函數就越好。當決策函數給定時,風險函數是的函數。比較兩個決策函數和的優劣,可通過比較其風險函數。
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設和是統計決策問題中的兩個決策函數,對任意,如果其風險函數滿足不等式
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且存在一些,使上述嚴格不等式成立,則稱決策函數一致優於。對任意,如果其風險函數滿足等式,則稱決策函數等價於。
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設是一切定義在樣本空間上取值於決策空間上的決策函數的全體,如果存在一個決策函數,使對任意和對任意,都有
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則稱決策函數為一致最小風險決策函數或一致最優決策函數。
等價決策函數和一致最小風險決策函數都是對同一個給定的損失函數而言的,損失函數不同,相應的結果也隨之改變。