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Timestamp:

Aug 12, 2011, 4:10:21 PM (14 years ago)

Author:

Víctor de Buen Remiro

Comment:

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OfficialTolArchiveNetworkBysDecision

@@ +1 @@
+[[PageOutline]]
+
+= Package BysSampler =
+ 
+El paquete BysDecision ofrece utilidades relacionadas con problemas de decisión bayesiana en 
+ambiente de incertidumbre.
+
+== Introducción ==
+
+Sea [[LatexEquation( \Omega \subset \mathbb{R}^{m} )]] el espacio de todas las decisiones o acciones 
+posibles que puede tomar un decisor.
+
+Sea una variable aleatoria vectorial [[LatexEquation( \mathcal{X} )]] con dominio 
+[[LatexEquation( \Upsilon\subset\mathbb{R}^{n} )]] cuya distribución conjunta es conocida y que 
+recoge todas las situaciones de las cuales no es posible tener un conocimiento determinista antes de 
+tomar la decisión.
+
+Para cada posible decisión [[LatexEquation( d\in\Omega )]] y cada posible situación 
+[[LatexEquation( x\in\mathbb{R}^{n} )]], es decir cada posible realización de 
+[[LatexEquation( \mathcal{X} )]], el coste de la acción para el decisor es una función real conocida
+
+[[LatexEquation( c\left(d,x\right):\Omega\times\Upsilon\rightarrow\mathbb{R} )]]
+
+Se pretende encontrar la decisión que minimiza la esperanza del coste
+
+[[LatexEquation( C\left(d\right)=E\left[c\left(d,\mathcal{X}\right)\right] )]]
+
+Nótese que en lugar de función de coste podría definirse una función de beneficio a maximizar sin más 
+que multiplicarla por menos uno.
+
+
+