| 关于一维模糊随机变量的极大似然估计方法 |
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| 引用本文： | 王达布希拉图.关于一维模糊随机变量的极大似然估计方法[J].广州大学学报(自然科学版),2005,4(4):287-294. |
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| 作者姓名： | 王达布希拉图 |
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| 作者单位： | 广州大学,数学与信息科学学院,广东,广州,510405 |
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| 基金项目： | 内蒙古自然科学基金资助项目（200208020106） |
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| 摘 要： | 研究一维模糊随机变量情形总体未知参数的极大似然估计的两种方法——扩张原理法与随机集的可积选择法．在模糊观测条件下，定义了Kwakernaak-Knrse-Meyer型模糊随机变量情形的模糊参数的极大似然估计量及Puff-Ralescu型变量情形的模糊参数的边缘极大似然估计量．得到了它们的存在条件，一致性条件及其相关性质．
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| 关 键 词： | 极大似然估计 模糊随机变量 随机集 扩张原理 |
| 文章编号： | 1671-4229(2005)04-0287-08 |
| 收稿时间： | 2005-03-01 |
| 修稿时间： | 2005年3月1日 |
A method of maximum likelihood estimation for one dimensional fuzzy random variables |
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| WANG Dabuxilatu.A method of maximum likelihood estimation for one dimensional fuzzy random variables[J].Journal og Guangzhou University:Natural Science Edition,2005,4(4):287-294. |
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| Authors: | WANG Dabuxilatu |
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| Abstract: | Some maximum likelihood estimation (MLE) methods for unknown parameters of the population under fuzzy observation are proposed in this paper. This investigation is focused on MLE via Zadeh's extension principle and integrable selections of random set. We have obtained conditions of existence and consistency of MLE respectively, also a characterization with their relevant properties. |
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| Keywords: | maximum likelihood estimation fuzzy random variables random set extension principle |
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