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On the predictive performance of a non-optimal action in hypothesis testing

机译：论假设检测中非最佳作用的预测性能

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In Bayesian decision theory, the performance of an action is measured by its posterior expected loss. In some cases it may be convenient/necessary to use a non-optimal decision instead of the optimal one. In these cases it is important to quantify the additional loss we incur and evaluate whether to use the non-optimal decision or not. In this article we study the predictive probability distribution of a relative measure of the additional loss and its use to define sample size determination criteria in a general testing set-up.
机译：在贝叶斯决策理论中，采取行动的性能通过其后期预期损失来衡量。 在某些情况下，可以方便/必要地使用非最佳决定而不是最佳决定。 在这些情况下，重要的是量化我们产生的额外损失，并评估是否使用非最佳决定。 在本文中，我们研究了额外损失的相对测量的预测概率分布，用于在一般测试设置中定义样本大小确定标准。

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