Boscovich Fuzzy Regression Line
ČlánekOtevřený přístuppeer-reviewedpublished versionDatum publikování
2021
Vedoucí práce
Oponent
Název časopisu
Název svazku
Vydavatel
MDPI
Abstrakt
We introduce a new fuzzy linear regression method. The method is capable of approximating fuzzy relationships between an independent and a dependent variable. The independent and dependent variables are expected to be a real value and triangular fuzzy numbers, respectively. We demonstrate on twenty datasets that the method is reliable, and it is less sensitive to outliers, compare with possibilistic-based fuzzy regression methods. Unlike other commonly used fuzzy regression methods, the presented method is simple for implementation and it has linear time-complexity. The method guarantees non-negativity of model parameter spreads.
Rozsah stran
nestránkováno
ISSN
2227-7390
Trvalý odkaz na tento záznam
Projekt
Zdrojový dokument
Mathematics, volume 9, issue: 6
Vydavatelská verze
https://www.mdpi.com/2227-7390/9/6/685#metrics
Přístup k e-verzi
open access
Název akce
ISBN
Studijní obor
Studijní program
Signatura tištěné verze
Umístění tištěné verze
Přístup k tištěné verzi
Klíčová slova
fuzzy linear regression, non-symmetric triangular fuzzy number, method of least absolute deviation, Boscovich regression line, outlier, fuzzy lineární regrese, nesymetrická trojúhelníková fuzzy čísla, metoda nejmenších absolutních odchylek, Boscovićova fuzzy regresní přímka
Endorsement
Review
item.page.supplemented
item.page.referenced
Creative Commons license
Except where otherwised noted, this item's license is described as open access