不確切概率中的右中立過程.pdf

1、不確切概率理論作為傳統(tǒng)概率的一個(gè)補(bǔ)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(xiàng)分布的數(shù)據(jù)進(jìn)行主觀統(tǒng)計(jì)推斷的這樣一個(gè)模型。在IDM中，先驗(yàn)或后驗(yàn)都是由一個(gè)Dirichlet分布集來描述的，并且用上、下概率對(duì)事件進(jìn)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(diǎn)，它近年來倍受關(guān)注，在許多領(lǐng)域都得到了應(yīng)用。 另外，在實(shí)數(shù)軸R上，右中立過程是Dirichlet過程的一個(gè)推廣，右中立過程作為非參數(shù)先驗(yàn)在處理右刪失數(shù)據(jù)時(shí)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(diǎn)就是：把不確切概率與右中立過程相結(jié)合，建立不確切右中立模型來進(jìn)行統(tǒng)計(jì)推斷?？紤]到一般右中立過