多重模糊假设检验的贝叶斯方法  

A Bayesian Approach to Multiple Fuzzy Hypothesis Testing

作　　者：魏立力[1] 张文修[1] 

机构地区：[1]西安交通大学理学院信息与系统科学研究所

出　　处：《工程数学学报》2004年第3期410-416,共7页Chinese Journal of Engineering Mathematics

基　　金：宁夏自然科学基金资助项目(1999A002).

摘　　要：应用统计推断和统计决策问题中,常常需要处理模糊概念,模糊假设检验是其中非常重要的一种情形。本文将模糊性引入到多重假设中,从贝叶斯决策的角度,分样本为清晰数据和模糊信息两种情形,研究了多重模糊假设的贝叶斯方法,并给出了数值例。In statistical inference and statistical decision, fuzzy concepts are frequently used. An important case is a situation where we are interested in testing the hypotheses that are fuzzy rather than crisp. A fuzzy multiple hypotheses is introduced and the Bayesian testing method is discussed with some examples, for both crisp sample data and fuzzy sample information.

关 键 词：模糊假设 损失函数 贝叶斯决策 

分 类 号：O212.1[理学—概率论与数理统计] O212.8[理学—数学]