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通过引入损失函数和风险函数，把选择一个合理的先验看做是一个贝叶斯决策问题。并且在“0—1”损失函数的情况下．后验似然合理先验就是所提出的最小风险合理先验。此外，在一定的条件下，ML-Ⅱ先验与最小风险合理先验是等价的。
基于贝叶斯决策的先验分布的选取方法
【摘 要】
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通过引入损失函数和风险函数，把选择一个合理的先验看做是一个贝叶斯决策问题。并且在“0—1”损失函数的情况下．后验似然合理先验就是所提出的最小风险合理先验。此外，在一定的
【机 构】
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西北大学数学系
【出 处】
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经济研究导刊
【发表日期】
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2009年4期
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