Risque Bayésien
Bonjour,
Je ne comprends pas ce qui suit:
https://snag.gy/Jis9fT.jpg
Pourquoi minimiser l'intégrale la plus intérieure permet de minimiser l'intégrale double ?
Cette fameuse intégrale intérieure n'est une fonction que de $x$:
https://snag.gy/ISoRMy.jpg
Est ce parcequ'il s'agit d'une fonction positive ?
Dans ce cas im me semble que l'on aurait pu faire le même raisonnement en permuttant les intégrales et se dire qu'il faut minimiser l'espérance de la fonction de perte contre la mesure $f(x)dx$ (la distribution/mesure du n-échantillon)
Je ne comprends pas ce qui suit:
https://snag.gy/Jis9fT.jpg
Pourquoi minimiser l'intégrale la plus intérieure permet de minimiser l'intégrale double ?
Cette fameuse intégrale intérieure n'est une fonction que de $x$:
https://snag.gy/ISoRMy.jpg
Est ce parcequ'il s'agit d'une fonction positive ?
Dans ce cas im me semble que l'on aurait pu faire le même raisonnement en permuttant les intégrales et se dire qu'il faut minimiser l'espérance de la fonction de perte contre la mesure $f(x)dx$ (la distribution/mesure du n-échantillon)
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Réponses
D'ailleur je ne comprends pas comment on obtient que l'estimateur de Byes pour la perte quadratique est donnée par l'espérance conditionnelle de \theta sachant X
https://snag.gy/i5sPak.jpg
En gros je ne comprends pas la dernière accolade de mon cours...