极大极小估计（minimax estimation）

设\(\mathscr{D}\)是所有决策组成的类，若有决策\(d^*\in \mathscr{D}\)，使得\(\max_{\theta } R(\theta ,d^*)\le \max_{\theta } R(\theta ,d)\)，（对一切\(d \in \mathscr{D} \)），则称\(d^*\)为最大风险最小化决策。若统计问题是估计问题，即\(\mathscr{D}=\Theta\)（\(\Theta\)是参数\(\theta\)的可能取值空间），则满足上述公式的\(d^*\)称为\(\theta\)的极大极小估计。