Equivalently, the estimator which minimizes the posterior expected loss E ( L ( θ , θ ^ ) | x ) {\displaystyle E(L(\theta ,{\widehat {\theta }})|x)} for each x {\displaystyle x} also minimizes the Bayes risk and therefore is a Bayes estimator.
Равнозначно оценка, минимизирующая апостериорные ожидаемые потери E ( L ( θ , θ ^ ) ∣ x ) {\displaystyle E(L(\theta ,{\hat {\theta }})\mid x)} для каждого x, также минимизирует байесовский риск и таким образом является байесовской оценкой.