本文選題：經(jīng)驗(yàn)不確定分布　切入點(diǎn)：專家經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)　出處：《模糊系統(tǒng)與數(shù)學(xué)》2017年03期

【摘要】：經(jīng)驗(yàn)不確定分布一致性檢驗(yàn)是在不確定分布未知的情況下,利用專家經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)不確定分布進(jìn)行推斷的一種非參數(shù)檢驗(yàn)方法,是不確定統(tǒng)計(jì)領(lǐng)域參數(shù)估計(jì)和回歸分析的基礎(chǔ)和前提。本文主要研究了幾種專家經(jīng)驗(yàn)不確定分布的一致性檢驗(yàn)方法。首先,簡(jiǎn)述了不確定統(tǒng)計(jì)和專家經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)的基本理論;其次,利用專家經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)系統(tǒng)分析了兩組專家的經(jīng)驗(yàn)分布是否存在顯著性差異的Mann-Whitney U檢驗(yàn)法、Kolmogorov-Smirnov檢驗(yàn)法、游程檢驗(yàn)法和極端反應(yīng)檢驗(yàn)法;再次,研究了多組專家經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)是否存在顯著性差異的Kruskal-Wallis檢驗(yàn)法和Jonckheere-Terpstra檢驗(yàn)法。并借助Matlab 7.0和SPSS 20,利用概率統(tǒng)計(jì)中抽樣分布理論進(jìn)行實(shí)證分析。
[Abstract]:Empirical uncertainty distribution consistency test is a non-parametric test method for inferring uncertain distribution using expert empirical data in the case of uncertain distribution unknown.It is the basis and premise of parameter estimation and regression analysis in uncertain statistical field.In this paper, several consistency checking methods for uncertain distribution of expert experience are studied.Firstly, the basic theory of uncertain statistics and expert empirical data is briefly introduced. Secondly, the Mann-Whitney U test method and Kolmogorov-Smirnov test method are used to analyze whether there are significant differences in the empirical distribution between the two groups of experts by using the expert empirical data system.Run path test and extreme reaction test. Thirdly, the Kruskal-Wallis test and Jonckheere-Terpstra test were studied to determine whether there were significant differences in the empirical data of many groups of experts.With the help of Matlab 7.0 and SPSS 20, the sampling distribution theory in probability and statistics is used to make empirical analysis.
【作者單位】： 海南大學(xué)數(shù)學(xué)系;
【基金】：海南省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(117014) 海南大學(xué)青年基金資助項(xiàng)目(hdkyxj201720) 省中西部高校提升綜合實(shí)力工作項(xiàng)目
【分類號(hào)】：O212

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本文編號(hào)：1724316