Boscovich Fuzzy Regression Line

Skrabanek, Pavel; Marek, Jaroslav; Pozdílková, Alena

DSpace Home
→
Univerzita Pardubice
→
Publikační činnost akademických pracovníků UPCE / UPCE Research Outputs
→
View Item

dc.contributor.author	Skrabanek, Pavel
dc.contributor.author	Marek, Jaroslav
dc.contributor.author	Pozdílková, Alena
dc.date.accessioned	2022-06-03T12:12:39Z
dc.date.available	2022-06-03T12:12:39Z
dc.date.issued	2021
dc.identifier.issn	2227-7390
dc.identifier.uri	https://hdl.handle.net/10195/79067
dc.description.abstract	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.	eng
dc.format	nestránkováno	cze
dc.language.iso	eng
dc.publisher	MDPI	eng
dc.relation.ispartof	Mathematics, volume 9, issue: 6	eng
dc.rights	open access	eng
dc.rights.uri	https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.subject	fuzzy linear regression	eng
dc.subject	non-symmetric triangular fuzzy number	eng
dc.subject	method of least absolute deviation	eng
dc.subject	Boscovich regression line	eng
dc.subject	outlier	eng
dc.subject	fuzzy lineární regrese	cze
dc.subject	nesymetrická trojúhelníková fuzzy čísla	cze
dc.subject	metoda nejmenších absolutních odchylek	cze
dc.subject	Boscovićova fuzzy regresní přímka	cze
dc.title	Boscovich Fuzzy Regression Line	eng
dc.title.alternative	Boscovićova fuzzy regresní přímka	cze
dc.type	article	eng
dc.description.abstract-translated	Představujeme novou metodu fuzzy lineární regrese. Metoda je schopna fuzzy aproximovat lineární vztah mezi nezávislou a závislou proměnnou. Očekává se, že nezávislá proměnná bude reálné číslo a že závislá proměnná bude trojúhelníkové fuzzy číslo. Na dvaceti souborech dat demonstrujeme, že metoda je spolehlivá a je méně citlivá na odlehlé hodnoty ve srovnání s fuzzy regresními metodami založenými na pravděpodobnostních metodách. Na rozdíl od jiných běžně používaných fuzzy regresních metod je prezentovaná metoda jednoduchá na implementaci a má lineární časovou složitost. Metoda zaručuje nezápornost rozpětí odhadovaných parametrů modelu.	cze
dc.peerreviewed	yes
dc.publicationstatus	published version	eng
dc.identifier.doi	10.3390/math9060685
dc.relation.publisherversion	https://www.mdpi.com/2227-7390/9/6/685#metrics
dc.identifier.wos	000645339500001
dc.rights.license	CC BY 4.0
dc.identifier.obd	39886791