基于模糊樣本信息的若干參數(shù)估計(jì)問(wèn)題研究.pdf

1、經(jīng)典概率統(tǒng)計(jì)是處理隨機(jī)數(shù)據(jù)信息的重要工具之一，但由于好多現(xiàn)實(shí)問(wèn)題中的數(shù)據(jù)信息帶有模糊性，因而要求發(fā)展經(jīng)典的概率統(tǒng)計(jì)理論和方法，其中將模糊集的方法引入到統(tǒng)計(jì)學(xué)中是一個(gè)重要的方面，模糊統(tǒng)計(jì)已經(jīng)成為國(guó)際上的一個(gè)研究熱點(diǎn)。在模糊統(tǒng)計(jì)理論中，形成許多的分支：模糊估計(jì)、模糊假設(shè)檢驗(yàn)、模糊回歸、模糊貝葉斯統(tǒng)計(jì)等。本文主要是基于模糊樣本信息，對(duì)參數(shù)估計(jì)問(wèn)題做了一些研究。主要工作如下：
　　 首先，本文引入了含有一個(gè)模糊數(shù)據(jù)的容量為n的隨機(jī)樣本的

2、概念，并定義了這種樣本中參數(shù)的充分統(tǒng)計(jì)量和無(wú)偏估計(jì)量。
　　 其次，本文通過(guò)Zadeh的擴(kuò)張?jiān)?，給出了一維K-K-M型模糊隨機(jī)變量情形下總體未知參數(shù)的極大似然估計(jì)方法，得到了它們的存在條件，一致條件及其相關(guān)性質(zhì)。
　　 再次，本文根據(jù)Klement提出的基本原理-模糊隨機(jī)變量的強(qiáng)大數(shù)定律進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。Kruse給出了利用來(lái)自一維模糊數(shù)N(R)的模糊隨機(jī)信息來(lái)估計(jì)取值于N(R)的模糊參數(shù)的方法框架。本文將其推廣到多維的情