часть математической статистики (См. Математическая статистика) и игр теории (См. Игр теория), позволяющая единым образом охватить такие разнообразные задачи, как Статистическая проверка гипотез, построение статистических оценок (См. Статистические оценки) параметров и доверительных границ (См. Доверительные границы) для них, Планирование эксперимента и др. В основе С. р. т. лежит предположение, что распределение вероятностей F наблюдаемой случайной величины X_F принадлежит некоторому априори данному множеству ℑ. Основная задача С. р. т. состоит в отыскании наилучшего статистического решения или решающего правила (функции) d = d (x), позволяющего по результатам наблюдений х над Х судить об истинном (но неизвестном) распределении F. Для сравнения достоинств различных решающих правил вводят в рассмотрение функцию потерь W [F, d (x)], представляющую убыток от принятия решения d (x) (из заданного множества D), когда истинное распределение есть F. Естественно было бы считать решающее правило d* = d*(x) наилучшим, если средний риск r (F, d*) = M_FW [F, d (X)] (M_F - усреднение по распределению F) не превышает r (F, d) для любого F ∈ ℑ и любого решающего правила d = d (x). Однако такое "равномерно наилучшее" решающее правило в большинстве задач отсутствует, в связи с чем наибольший интерес в С. р. т. представляет отыскание т. н. минимаксных и бейесовских решений. Решение называется минимаксным, если

Решение называется бейесовским (относительно заданного априорного распределения n на множестве ℑ), если для всех решающих правил d

,

где

между минимаксными и бейесовскими решениями существует тесная связь, заключающаяся в том, что в весьма широких предположениях о данных задачи минимаксное решение является бейесовским относительно "наименее благоприятного" априорного распределения π.

Лит.: Вальд А., Статистические решающие функции, в сборнике: Позиционные игры, М., 1967: Леман Э., Проверка статистических гипотез, пер. с англ., М., 1964.

А. Н. Ширяев.