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模糊评级与模糊转换量表:通过MSE的经验比较。 (英语) Zbl 06580228号

Kruse,Rudolf(编辑)等人,智能数据分析的软计算和统计的协同作用。论文基于2012年10月4日至6日在德国康斯坦茨举行的第六届软方法与概率统计国际会议上的发言。柏林:斯普林格。高级智能。系统。计算。190, 135-143 (2013).
总结:文献中已使用模糊数的尺度来衡量许多评级/感知/估价、期望等。在最常见的用途中,可以指出:所谓的“模糊评级”,基于自由模糊数响应方案,以及“模糊转换”,这对应于将语言(通常是Likert类型)标签转换为模糊数。本文旨在对这两种量表进行实证比较。通过考虑以下步骤进行比较:首先自由模拟模糊响应;根据五点测量和似是而非的标准,这些反应被“似是而解”;五个Likert类中的每一个都被转换为一个模糊数(将检查两个模糊化过程);采用均方误差(MSE)进行比较。在模拟的基础上,我们将得出结论,对于大多数模拟样本,Aumann型平均值对于模糊评级比对于模糊转换尺度更具代表性。
关于整个系列,请参见[Zbl 1312.68013号].

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62至XX 统计
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全文: 内政部

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