Fuzzy-регресійні моделі в умовах наявності в статистичній вибірці нечислової інформації

• Дата: 2017
• Автор: Zack, Yuriy A.
• Формат: Стаття
• Мова: rus
• Опубліковано: The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" 2017
• Теми: Fuzzy-regression analysis; non-numeric statistics; linguistic variable parameters; numerical scales; Fuzzy-sets; approximation criteria; method of least squares; Fuzzy-регрессионный анализ; нечисловая статистика; лингвистические переменные; параметры числовых шкал; Fuzzy-множества; критерии аппроксимации; метод наименьших квадратов; Fuzzy-регресійний аналіз; нечислова статистика; лінгвістичні змінні; параметри числових шкал; Fuzzy-безлічі; критерії апроксимації; метод найменших квадратів
• Онлайн доступ: http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/101833
• Назва журналу: System research and information technologies

Algorithms are presented for solving the problems of the fuzzy regression analysis under the conditions when the input and output variables are represented by Fuzzy-sets defined up to unknown parameters and the regression coefficients are real numbers. We proposed several new approximations of crite...