第二节贝叶斯估计~ p(0),p(x0), C(, 0)小结：0g: min R(0)=E[C(0,0)]Oms: minE (@-0)(e-0)med: min E(lo-e)~ p(0|x) = p(0),p(x0)map: max p(0|x)注意：p(x)对于构造估计量0无任何信息！！！问题：若p(x0)，C(，0）已知，但是p(0)未知时，=?第三节极小极大估计.m=arg( min max R(0, p) = E[c(e,0) ;H77770p(0)
第二节 贝叶斯估计 小结： ˆ min =E[ , ] ˆ ˆ ˆ min ˆ ˆ ˆ min ~ ˆ ˆ max Bms med map R C E E p p θ θ θ θ θ θ θ θ θ θ x θ x ： ： ： ： ˆ 注意：p x 对于构造估计量θ无任何信息！！！ p p θ, x θ ˆ ~ , p p C θ x θ ，（θ，θ） 问题：若p C x θ ，（θ ˆ ，θ）已知，但是p θ 未知时，θ ˆ =？ 第三节 极小极大估计 ˆ ˆ =arg{min max , , } ˆ ˆ mm p R p E C θ θ θ θ θ θ
第四节最大似然估计仅p(x0）已知时p(x[0)p(x [2)max p(x [0)= 0,Vx, =:p(x [m) ml=arg max p(x|0)0的构造：op(x0(1)00+00.似然方程aln p(XH=0(2)20
第四节 最大似然估计 仅p x θ 已知时 1 1 1 2 1 1 1 max ˆ ml M p x p x x p x p x θ θ θ ˆ = arg max ml p θ θ x θ ˆ θml的构造： ˆ (1) ml p θ x θ 0 θ ˆ ln (2) ml p θ x θ 0 θ 似然方程