×
阿巴斯·帕查米;塔赫里，S.Mohmoud;巴赫兰·萨德古普·吉尔德（Bahram Sadeghpour Gildeh）;Mashinchi、Mashaallah

测试模糊假设：一种新的基于价值的方法。 （英文） Zbl 1367.62042号

Kahraman，Cengiz（编辑）等人，《模糊统计决策》。理论和应用。查姆：施普林格（ISBN 978-3-319-39012-3/hbk；978-3-3169-39014-7/电子书）。模糊性和软计算研究343155-173（2016）。
摘要：本文在Zadeh模糊事件概率测度的基础上，推广了（p）值概念，用于检验模糊假设。当零模糊假设成立时，我们证明了引入的p值在（0，1）上具有均匀分布。然后，基于这种p值，说明了测试各种类型模糊假设的过程。给出了几个应用实例来说明该方法的性能。
关于整个系列，请参见[Zbl 1360.62015年].

引用于5文件

MSC公司：

62F03型 参数假设检验
62层86 参数推理与模糊

关键词：

模糊统计学;检验假设;模糊假设;\（p\）-值
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{A.Parchami}等人，《模糊软计算研究》。343155--173（2016年；Zbl 1367.62042）
全文： 内政部

参考文献：

[1] Arefi，M.，Taheri，S.M.：基于模糊检验统计量的模糊数据检验模糊假设。J.不确定系统。5, 45–61 (2011) ·Zbl 1170.62016年
[2] Arefi，M.，Taheri，S.M.：基于模糊数据测试模糊假设的新方法。国际期刊计算。智力。系统。6, 318–327 (2013) ·doi:10.1080/18756891.2013.769768
[3] 阿诺德，B.F.：模糊假设检验方法。Metrika梅特里卡44、119–126（1996）·Zbl 0862.62019号 ·doi:10.1007/BF02614060
[4] Arnold，B.F.：用清晰的数据检验模糊假设。模糊集系统。94, 323–333 (1998) ·Zbl 0940.62015号 ·doi:10.1016/S0165-0114（96）00258-8
[5] Arnold，B.F.，Gerke，O.：在线性回归模型中测试模糊假设。Metrika梅特里卡57、81–95（2003）·Zbl 1433.62206号 ·doi:10.1007/s001840200201
[6] Casals，M.R.、Gil，M.A.和Gil，P.：关于使用Zadeh的概率定义从模糊信息测试统计假设。模糊集系统。20, 175–190 (1986) ·2018年6月11日Zbl ·doi:10.1016/0165-0114（86）90076-X
[7] Casals，M.R.、Gil，M.A.和Gil，P.：模糊决策问题：用模糊信息检验统计假设的方法。欧洲药典。第27、371–382号决议（1986年）·2018年5月6日Zbl ·doi:10.1016/0377-2217（86）90333-4
[8] Denoeux，T.、Masson，M.H.、Hébert，P.A.：模糊数据的非参数等级统计和显著性检验。模糊集与系统153，1–28（2005）·Zbl 1062.62075号 ·doi:10.1016/j.fss.2005.01.008
[9] Filzmoser，P.，Viertl，R.：用模糊数据检验假设：模糊P值。Metrika梅特里卡59、21–29（2004）·兹比尔1052.62009 ·doi:10.1007/s001840300269
[10] González-Rodríguez，G.，Colubi，A.，Gil，M.A.：随机变量的模糊表示：探索性分析和假设测试中的操作工具。计算。统计数据分析。51, 163–176 (2006) ·Zbl 1157.62303号 ·doi:10.1016/j.csda.2006.04.006
[11] González Rodríguez，G.，Colubi，A.，Gil，M.A.：将模糊数据视为函数数据：一种单向方差分析测试方法。计算。统计数据分析。56, 943–955 (2012) ·Zbl 1243.62104号 ·doi:10.1016/j.csda.2010.06.013
[12] González-Rodríguez，G.，Monterogen，M.，Colubi，A.，Gil，M.A.：Bootstrap技术和模糊随机变量：模糊数据假设测试中的协同作用。模糊集系统。157, 2608–2613 (2006) ·Zbl 1119.62037号 ·doi:10.1016/j.fss.2003.11.021
[13] Grzegorzewski，P.，Hryniewicz，O.：在模糊环境中测试假设。数学。软计算。4, 203–217 (1997) ·Zbl 0893.68139号
[14] Holeňa，M.：模糊逻辑框架中的模糊假设测试。模糊集系统。145, 229–252 (2004) ·Zbl 1050.68137号 ·doi:10.1016/S0165-0114（03）00208-2
[15] K.奈特：数理统计。查普曼和霍尔，博卡拉顿（2000）
[16] Lehmann，E.L.，Romano，J.P.：《检验统计假设》，第3版。施普林格，纽约（2005）·2018年6月17日
[17] Monterogen，M.，Colubi，A.，Casals，M.R.，Gil，M.A.：测试模糊随机变量期望值的渐近和自举技术。Metrika梅特里卡59、31–49（2004）·Zbl 1052.62048号 ·doi:10.1007/s001840300270
[18] Neyman，J.，Pearson，E.S.：与先验概率相关的统计假设理论。Proc。外倾角。Phil.Soc.29、492–510（1933年）·文件编号：10.1017/S030500410001152X
[19] Pais，I.，Benton，J.J.：《微量元素手册》。佛罗里达州博卡拉顿圣露西出版社（1997）
[20] Parchami，A.，Taheri，S.M.，Mashinchi，M.：用清晰的数据测试模糊假设的模糊p值。统计Pap。51, 209–226 (2010) ·兹比尔1247.62105 ·文件编号：10.1007/s00362-008-0133-4
[21] Parchami，A.，Ivani，R.，Mashinchi，M.：测试模糊假设的应用：镉生物有效性的土壤研究。伊朗科学18，470-478（2011）·doi:10.1016/j.science.2011.05.011
[22] Parchami，A.，Taheri，S.M.，Mashinchi，M.：基于模糊观察的模糊假设测试：p值方法。统计Pap。53469–484（2012年）·Zbl 1440.62104号 ·doi:10.1007/s00362-010-0353-2
[23] Rohatgi，V.K.，Ehsanes Saleh，A.K.：《概率与统计导论》，第二版。威利，纽约（2001）·兹比尔0969.62002
[24] Taheri，S.M.，Behboodian，J.：模糊假设测试的Neyman-Pearson引理。Metrika梅特里卡49，3-17（1999）·Zbl 1093.62520号 ·doi:10.1007/s001840050021
[25] Taheri，S.M.，Behboodian，J.：模糊假设测试的贝叶斯方法。模糊集系统。123, 39–48 (2001) ·Zbl 0983.62015号 ·doi:10.1016/S0165-0114（00）00134-2
[26] Tanaka，H.、Okuda，T.、Asai，K.：统计模型中的模糊信息和决策。收录于：Gupta，M.M.等人（编辑）《模糊集理论与应用进展》，第303–320页。荷兰北部，阿姆斯特丹（1979年）
[27] Torabi，H.，Behboodian，J.：模糊数据模糊假设检验的序贯概率比检验。奥地利J.Stat.34，25-38（2005）
[28] Torabi，H.，Behboodian，J.：模糊假设测试的似然比测试。统计Pap。48, 509–522 (2007) ·Zbl 1125.62009号 ·doi:10.1007/s00362-006-0352-5
[29] Viertl，R.：模糊数据的统计方法。威利，纽约（2011）·Zbl 1278.62014号 ·doi:10.1002/9780470974414
[30] Zadeh，L.A.：模糊事件的概率度量。数学杂志。分析。申请。23, 421–427 (1968) ·Zbl 0174.49002号 ·doi:10.1016/0022-247X（68）90078-4
此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，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。