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首页> 外文期刊>International Journal of Statistics and Probability >Making Better Decisions: Can Minimizing Frequentist Risk Help?
【24h】

Making Better Decisions: Can Minimizing Frequentist Risk Help?

机译：做出更好的决定：可以最大限度地减少频繁风险的风险吗？

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The concept of shrinking bet size in Kelly betting to minimize estimated frequentist risk has recently been mooted. This rescaling appears to conflict with Bayesian decision theory through the likelihood principle and the complete class theorem; the Bayesian solution should already be optimal. We show theoretically and through examples that when the modeldetermining the likelihood function is correct, the prior distribution (if not dominated by data) is `correct' in a frequentist sense, and the posterior distribution is proper, then no further rescaling is required. However, if the model or the prior distribution is incorrect, or the posterior distribution improper, frequentist risk minimization can be a useful technique. We discuss how it might best be exploited. Another example, from maintenance, is used to show the wider applicability of the methodology; these conclusionsapply generally to decision-making.
机译：最近已经有利于克莉投注中缩小尺寸以最大限度地减少估计频繁风险的概念。 这种重构似乎通过可能的原则和完整的课程定理与贝叶斯决策理论发生冲突; 贝叶斯解决方案应该已经是最佳的。 我们通过示例显示，通过示例，当似然函数正确时，先前分布（如果没有数据）在频率意义上是“正确”，并且后部分布是正确的，那么不需要进一步重新扫描。 但是，如果模型或先前分配不正确，或后部分布不当，频繁风险最小化可能是一种有用的技术。 我们讨论如何最好地被剥削。 另一个例子，从维护，用于显示方法的更广泛适用性; 这些结论一般到决策。

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