模糊理論和Bayes理論在高質(zhì)量數(shù)據(jù)分析領域越來越受到肯定,其中模糊假設檢驗由于更契合人們對欲檢驗命題的精準刻畫,近年成為統(tǒng)計決策中許多學者感興趣的研究內(nèi)容。基于此,本文選擇模糊假設檢驗為研究對象,研究相應隸屬函數(shù)的確定及Bayes檢驗推斷方法。已有模糊假設研究中,隸屬函數(shù)的確定或者被忽略,或者被認為經(jīng)驗范疇的問題。所以,本文首先研究了隸屬函數(shù)的確定問題,具體以形式簡潔的分段線性形式隸屬函數(shù)為對象,以經(jīng)典統(tǒng)計理論下的模糊P值和Bootstrap方法為基礎,在主觀認知的基礎上結合樣本信息以定量的方式確定隸屬函數(shù)的具體形式。然后,為了使Bayes理論與Bootstrap理論相結合,研究了 Bayes理論下模糊假設檢驗的參數(shù)Bootstrap方法。一方面通過Bootstrap密度函數(shù)再抽樣擴充對樣本信息量,以提高假設間的可分辨性,降低決策的模糊性;另一方面于隸屬函數(shù)的確定中,將參數(shù)Bootstrap方法中參量復制值的標準差作為重要特征值,使假設本身兼顧再抽樣穩(wěn)定性指標,以提高決策的可靠性。最后,基于使假設描述更契合Bayes觀點中參數(shù)的隨機屬性的基本觀點,本文研究了模糊假設參與Bayes推斷的Bootstrap方法。具體基于概率分布衍生而來的隸屬函數(shù),通過把假設信息加入到統(tǒng)計推斷過程,使Bayes理論下的模糊假設檢驗更符合其作為一種統(tǒng)計推斷方式的設定。
【學位單位】：寧夏大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2018
【中圖分類】：O212.1;O159

【參考文獻】

相關期刊論文 前2條

1 魏立力,張文修;多重模糊假設檢驗的貝葉斯方法[J];工程數(shù)學學報;2004年03期

2 魏立力,張文修;兩參數(shù)指數(shù)分布模型多重模糊假設檢驗的貝葉斯方法[J];系統(tǒng)工程;2002年02期

本文編號：2815891