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【24h】

Representing parametric probabilistic models tainted with imprecision

机译：表示不精确污染的参数概率模型

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Numerical possibility theory, belief functions have been suggested as useful tools to represent imprecise, vague or incomplete information. They are particularly appropriate in uncertainty analysis where information is typically tainted with imprecision or incompleteness. Based on their experience or their knowledge about a random phenomenon, experts can sometimes provide a class of distributions without being able to precisely specify the parameters of a probability model. Frequentists use two-dimensional Monte-Carlo simulation to account for imprecision associated with the parameters of probability models. They hence hope to discover how variability and imprecision interact. This paper presents the limitations and disadvantages of this approach and propose a fuzzy random variable approach to treat this kind of knowledge.
机译：数值可能性理论，信念函数被认为是表示不精确，模糊或不完整信息的有用工具。它们尤其适用于不确定性分析，在不确定性分析中，信息通常不精确或不完整。根据他们的经验或他们对随机现象的知识，专家有时可以提供一类分布，而不能精确指定概率模型的参数。经常使用二维蒙特卡洛模拟法来解决与概率模型参数相关的不精确性。因此，他们希望发现变异性和不精确性如何相互作用。本文介绍了这种方法的局限性和缺点，并提出了一种模糊随机变量方法来处理这种知识。

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