不確切概率中的右中立過程.pdf_第1頁
已閱讀1頁,還剩48頁未讀, 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內容提供方,若內容存在侵權,請進行舉報或認領

文檔簡介

1、不確切概率理論作為傳統(tǒng)概率的一個補充,在可用信息非常少的情況下能更有效地刻畫不確定性,特別是其中的Dempster-Sharer理論、模糊集理論、可能理論都得到了很好的發(fā)展。 Walley在1996年提出的不確切Dirichlet模型(IDM)是在不確切概率理論下由來自多項分布的數(shù)據(jù)進行主觀統(tǒng)計推斷的這樣一個模型。在IDM中,先驗或后驗都是由一個Dirichlet分布集來描述的,并且用上、下概率對事件進行推斷。不確切Diric

2、hlet模型作為貝葉斯模型的推廣避免了主觀頻率或貝葉斯模型的缺點,它近年來倍受關注,在許多領域都得到了應用。 另外,在實數(shù)軸R上,右中立過程是Dirichlet過程的一個推廣,右中立過程作為非參數(shù)先驗在處理右刪失數(shù)據(jù)時是十分方便的,用Dirichlet過程處理的問題也總是可以考慮用右中立過程來處理。 基于這樣一些原因,本文的出發(fā)點就是:把不確切概率與右中立過程相結合,建立不確切右中立模型來進行統(tǒng)計推斷??紤]到一般右中立過

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內容里面會有圖紙預覽,若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權益所有人同意不得將文件中的內容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內容負責。
  • 6. 下載文件中如有侵權或不適當內容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論