删失数据、模糊统计及贝叶斯分析问题是目前统计学界的几大研究热点,引起了国内外诸多科研学者的关注和研究.而将删失数据统计方法与模糊数学理论结合到一起研究却很少见到.本文主要讨论了删失数据情况下的模糊贝叶斯统计推断问题,主要工作如下：1.对删失数据、模糊贝叶斯统计分析的研究与发展进行了概述,并综述主要的删失数据的类型.2.讨论了一般定数截尾数据、分组数据、逐次截尾分组数据三种情况在密度函数为威布尔分布,选取不同先验分布,在平方损失函数和非对称的Linex损失函数下参数的贝叶斯估计问题.3.研究了随机右删失数据,在改进的Linex损失函数下指数型分布尺度参数的隶属函数在精确样本和模糊样本两种情形下多重模糊假设检验问题,通过实例选取精确样本和模糊样本进行计算,得出在不同的删失比的情况下检验结果并无显著变化,并且得出在精确样本和模糊样本下的检验结果相同.4.运用经验贝叶斯(EB)方法,在历史样本和当前样本均被另一个具有未知分布的变量随机右删失的条件下,讨论了在模糊空间下,改进的Linex非对称损失函数下,一类帕累托分布族参数隶属函数的贝叶斯估计和经验贝叶斯估计,给出了相应的估计是可容许的,同时证明了它的渐近最优性.通过对以上内容的研究,得出了在模糊意义下删失数据的统计方法,则在生活和生产中将具有更加实际的意义!