Skip to main content

Login for students

Login for employees

Publication detail

Boscovich Fuzzy Regression Line
Authors: Skrabanek Pavel | Marek Jaroslav | Pozdílková Alena
Year: 2021
Type of publication: článek v odborném periodiku
Name of source: Mathematics
Publisher name: MDPI
Place: BASEL
Page from-to: nestránkováno
Titles:
Language Name Abstract Keywords
cze Boscovićova fuzzy regresní přímka 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. fuzzy lineární regrese; nesymetrická trojúhelníková fuzzy čísla; metoda nejmenších absolutních odchylek; Boscovićova fuzzy regresní přímka
eng Boscovich Fuzzy Regression Line 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. fuzzy linear regression; non-symmetric triangular fuzzy number; method of least absolute deviation; Boscovich regression line; outlier