后验风险（posterior risk），理学-统计学-数理统计-非对称损失函数，贝叶斯决策分析中，在观测数据给定条件下，根据未知参数的后验分布算得的、采取某一行动的后验期望损失。统计决策问题中，假定在参数为的情况下采取行动的损失可由损失函数来描述，其中。随机变量（或随机向量）反映未知参数的信息。给定条件下，随机变量（或随机向量）的密度函数为。若采用贝叶斯分析，假定的先验分布的密度函数为，则由贝叶斯公式可得的后验分布的密度函数为。称行动的后验期望损失：为行动的后验风险。若存在行动，其后验风险达到最小，即：则称为（后验）贝叶斯行动。由富比尼（Fubini）定理知，对于（正常的或广义的）先验密度，任意一个非随机化决策函数的贝叶斯风险可通过后验风险计算，即：式中；为的取值范围。因而，如果对于几乎所有贝叶斯行动都存在的话，那么决策函数就是经典频率意义下的贝叶斯决策。若为广义的先验密度，如果对于几乎所有贝叶斯行动都存在的话，那么决策函数就是经典频率意义下的广义贝叶斯决策。一些用于表示贝叶斯推断效果的量度，往往可以用某种损失函数下的后验风险来解释。