§42贝叶斯估计 在一个统计决策问题中,可供选择的决策函 数往往很多,自然希望寻找使风险最小的决策函 数,然而在这种意义下的最优决策函数往往是不 存在的。这是因为风险函数R(,d)是既依赖于参 数又依赖于决策函数d的二元函数,它往往会 使得在某些处决策函数d1的风险函数值较小 而在另一些θ处决策函数d2的风险函数值较小。要 解这个问题,就要建立一个整体指标的比较准则 湘潭大学数学与计算科学学院一页一页湘潭大学数学与计算科学学院 上一页 下一页 1 §4.2 贝叶斯估计 在一个统计决策问题中，可供选择的决策函 数往往很多，自然希望寻找使风险最小的决策函 数，然而在这种意义下的最优决策函数往往是不 存在的。这是因为风险函数R d ( , )  是既依赖于参 数 又依赖于决策函数d 的二元函数，它往往会 使得在某些 处决策函数 1 d 的风险函数值较小； 而在另一些  处决策函数 2 d 的风险函数值较小。要 解这个问题，就要建立一个整体指标的比较准则