二乗損失のベイズ推定量は事後平均
二乗損失 で のとき、ベイズ推定量は事後平均 で、一意である。ベイズリスクは 。
閉包の状態
✓ 公理まで証明済み
証明が使う定理を 前提 としてたどると、Rikai の中の証明だけで定義・公理(物理では基本仮定)までつながっています(前提の定理類 37 件、定義なども含めて 42 件)。
印の意味: ✓公理まで証明済み ・ △証明あり(閉包未完)・ ※主張のみ。テーマごとの集計は 閉包の状況。
前提をたどる 証明が使う定理・定義(直接 1 件)
▸ を開くと、その項目の証明が使う前提が出ます。深い先は各項目のページでたどれます。
条件付き期待値は直交射影✓定理 5.1・条件付き期待値
縮小性✓系 4.7・条件付き期待値
有限測度空間における包含関係✓系 4.3・L^p 空間と関数解析への導入
条件付きイェンセンの不等式✓定理 4.6・条件付き期待値
- 線形性・単調性・絶対値✓命題 4.1・条件付き期待値(上で展開済み)
- タワー・プロパティ✓定理 4.2・条件付き期待値(上で展開済み)
既知量の取り出し✓定理 4.4・条件付き期待値
線形性・単調性・絶対値✓命題 4.1・条件付き期待値
- 条件付き期待値の存在と一意性✓定理 3.2・条件付き期待値(上で展開済み)
条件付き単調収束定理✓補題 4.3・条件付き期待値
- 線形性・単調性・絶対値✓命題 4.1・条件付き期待値(上で展開済み)
- 条件付き期待値の存在と一意性✓定理 3.2・条件付き期待値(上で展開済み)
タワー・プロパティ✓定理 4.2・条件付き期待値
条件付き期待値の存在と一意性✓定理 3.2・条件付き期待値
- 単調収束定理(ベッポ・レヴィの定理)✓定理 5.2・ルベーグ積分の定義と収束定理 この先をたどる →
- ラドン・ニコディムの定理✓定理 2.1・条件付き期待値 この先をたどる →
これを使っている定理
証明で明示的に参照している定理は、まだありません。