专家系统：辅助决策的统计过程
统计理论
2007-06-13 v1 统计理论
摘要
在本研究中，我们引入一种统计决策理论的新方法。在不使用损失函数的情况下，我们选取优良的决策规则以在两个假设间进行选择。我们称之为“专家”。它们在全局上无偏，且在某事件族上条件无偏。我们并不试图定义最佳专家。我们在“专家”空间上定义一个概率分布。对某一假设的Evidence度量为判定该假设的专家的归纳概率，我们称此度量为“投票”。我们将此观点与 p 值进行比较。对某些假设族，“投票”可定义参数空间上的概率。我们将这些结果与 Bayes 后验分布进行比较。我们详细研究了具有单调似然比的实数参数分布族与多参数指数族。
引用
@article{arxiv.math/0602611,
title = {Expertises : proc\'{e}dures statistiques d'aide \`{a} la d\'{e}cision},
author = {Guy Morel},
journal= {arXiv preprint arXiv:math/0602611},
year = {2007}
}