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feat(eps): aggiunge rischio quadratico e preferibilità
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@@ -197,6 +197,27 @@ a $P_\theta$).
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varianza, consistente, sempre per la LGN.
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\end{remark}
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\subsection{Rischio quadratico e preferibilità}
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\begin{definition}[Rischio quadratico di uno stimatore]
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Dato uno stimatore $U$ di $h : \Sigma \to \RR$, si definisce
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\textbf{rischio quadratico} di $U$ per $\sigma$ il seguente valore:
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\[
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R_\sigma(U) = \EE[(U - h(\sigma))^2].
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\]
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\end{definition}
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\begin{remark}
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Se $U$ è uno stimatore corretto di $h$, allora
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$R_\sigma(U) = \Var^\sigma(U)$.
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\end{remark}
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\begin{definition}[Preferibilità]
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Dati due stimatori $U$, $V$ di $h : \Sigma \to \RR$, si dice
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che $U$ è \textbf{preferibile} rispetto a $V$ se
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$R_\sigma(U) \leq R_\sigma(V)$ per ogni $\sigma \in \Sigma$.
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\end{definition}
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\subsection{Stimatore di massima verosomiglianza}
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D'ora in avanti sottintenderemo di star lavorando sullo
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