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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
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