A.帕查米。 用模糊数据检验假设的模糊决策：两个案例研究。 （英语） Zbl 1458.62082号 伊朗。J.模糊系统。 第5期第17页，第127-136页（2020年）. 总结：在测试假设时，我们可能会遇到数据记录为不精确（模糊）而非清晰的情况。在这种情况下，测试假设的经典方法是不可行的，需要加以推广。在解决基于模糊数据的假设检验问题时，观测数据的模糊性导致了模糊p值。本文利用可拓原理，基于模糊数据计算模糊p值。此外，考虑到（p）值方法是在不同科学用户之间测试假设的最广泛/最流行的方法，本文提供了两个基于模糊（p）价值的案例研究。第一个案例研究讨论的是“车速表摄像头的模糊数据”，第二个案例研究的是“工厂生产电池的寿命”，考虑到文献中的其他研究，这两个问题都是通过一种新颖的方法解决的。 引用于1文件 理学硕士： 62层86 参数推理与模糊 62F03型 参数假设检验 关键词：检验假设;模糊决策;模糊值;可拓原理;模糊显著性水平;模糊数据 软件：模糊p.值;FPV公司;模糊数字 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{A.Parchami}，伊朗。J.模糊系统。17，第5号，127--136（2020；Zbl 1458.62082） 全文： 内政部 参考文献： [1] A.Blanco-Fern´andez、M.R.Casals、A.Colubi、N.Corral、M.Garca-Brzana、M.A.Gil、G.Gonz´alez-Rodriguez、M.T.L´opez、M A.Lubiano、M.黑山、A.B.Ramos-Guajardo、S.de la Rosa de Sa、B.Sinova，《随机模糊集：发展统计模糊数据分析的数学工具》，《伊朗模糊系统杂志》，10（2013），1-28·Zbl 1331.62055号 [2] M.R.Casals，M.A.Gil，P.Gil，《关于使用Zadehs概率定义测试模糊信息中的统计假设》，《模糊集与系统》，20（1986），175-190·2018年6月11日Zbl [3] G.Casella，R.L.Berger，《统计推断》，布鲁克斯/科尔出版社，贝尔蒙特，1990年·Zbl 0699.62001号 [4] J.Chachi，S.M.Taheri，R.Viertl，《基于模糊置信区间的统计假设检验》，《奥地利统计杂志》，41（2012），267-286。 [5] T.Deoeux，M.H.Masson，P.A.H´ebert，《模糊数据的非参数等级统计和显著性检验》，《模糊集与系统》，153（2005），1-28·Zbl 1062.62075号 [6] D.Dubois，H.Prade，《可能性理论》，纽约Plenum出版社，1988年·Zbl 0645.68108号 [7] P.Filzmoser，R.Viertl，《用模糊数据检验假设：模糊值》，Metrika，59（2004），21-29·Zbl 1052.62009年 [8] M.Gagolewski，J.Caha，《模糊数软件包：处理R中模糊数的工具》，Rpackage版本0.4-1（2015）。https://cran.r-project.org/web/packages=FuzzyNumbers（模糊数字） [9] P.Grzegorzewski，A.Jedrej，模糊数据的Chi-square goodness of fit test，摘自：《第十一届基于知识的系统信息处理和不确定性管理国际会议论文集——IPMU 2006》，巴黎（2006），952-956。 [10] P.Grzegorzewski，H.Szymanowski，模糊数据拟合良好性测试，信息科学，288（2014），374-386·Zbl 1357.62218号 [11] G.Hesamian，S.M.Taheri，《模糊经验分布函数：性质和应用》，Kybernetika，49（2013），962-982·Zbl 1284.93240号 [12] O.Hryniewicz，模糊值的统计特性，国际近似推理杂志，93（2018），544-560·Zbl 1458.62081号 [13] C.Kahraman，C.E.Bozdag，D.Ruan，A.F.¨Ozok，统计参数和非参数测试的模糊集方法，智能系统国际期刊，19（2004），1069-1087·Zbl 1074.62029号 [14] C.Kahraman，–。卡巴克，《模糊统计决策：理论与应用》，瑞士施普林格国际出版公司，第343章（2016年）·Zbl 1360.62015年 [15] A.Parchami，Fuzzy.p.value:计算模糊值，Rpackageversion1.0，（2016）。网址：https://CRAN.Rproject.org/package=Fuzzy.p.value。 [16] A.Parchami，FPV：在模糊环境中通过模糊值测试假设，Rpackage 0.5版，（2017）。网址：https://CRAN.R-project.org/package=FPV。 [17] A.Parchami，《测试假设中的模糊决策：包“FPV”和“Fuzzy.p.value”的介绍及实例》，伊朗模糊系统杂志，（2019年）。内政部：10.22111/IJFS.2019.4878 [18] A.Parchami，S.M.Taheri，M.Mashinchi，用清晰的数据检验模糊假设的模糊值，统计论文，51（2010），209-226·Zbl 1247.62105号 [19] A.Parchami，S.M.Taheri，M.Mashinchi，《基于模糊观察的模糊假设测试：Ap值方法》，《统计论文》，53（2012），469-484·Zbl 1440.62104号 [20] A.Parchami，S.M.Taheri，B.Sadeghpour-Gildeh，M.Mashinchi，《测试模糊假设的一种简单但有效的方法》，《不确定性分析与应用杂志》，Springer，4（2）（2016），1-16·Zbl 1367.62042号 [21] A.Parchami，S.T.Taheri，B.Sadeghpour Gildeh，M.Mashinchi，《测试模糊假设：一种新的基于价值的方法》，C.Kahraman和O.Kabak（编辑），《模糊统计决策：理论与应用》，瑞士斯普林格国际出版公司，343（2016），155-173·Zbl 1367.62042号 [22] A.Parchami、S.M.Taheri、R.Viertl、M.Mashinchi，模糊假设的Minimax检验·Zbl 1408.62051号 [23] S.M.Taheri，《模糊统计趋势》，《奥地利统计杂志》，32（2003），239-257。 [24] S.M.Taheri，J.Behboodian，模糊假设检验的Neyman-pearson引理，Metrika，49（1999），3-17·Zbl 1093.62520号 [25] H.Torabi，J.Behboodian，模糊数据模糊假设检验的序贯概率比检验，《奥地利统计杂志》，34（2005），25-38。 [26] R.Viert，《模糊数据的统计方法》，Wiley，Chichester，2011年·Zbl 1278.62014号 [27] X.Wang，E.E.Kerre，模糊量排序的合理性质（II），模糊集与系统，118（2001），387-405·Zbl 0971.03055号 [28] 袁毅，模糊排序方法评价标准，模糊集与系统，43（1991），139-157·Zbl 0747.90003号 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。它的项目与zbMATH标识符启发式匹配，并且可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。