The Signed Distance Measure in Fuzzy Statistical Analysis
Lingua: inglese
Editore: Springer, Springer Nov 2022, 2022
- Copia autografata
- Brossura
- Nuovo
Da: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Germaniabuchversandmimpf2000
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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -The main focus of this book is on presenting advances in fuzzy statistics, and on proposing a methodology for testing hypotheses in the fuzzy environment based on the estimation of fuzzy confidence intervals, a context in which not only the data but also the hypotheses are considered to be fuzzy. The proposed method for estimating these intervals is based on the likelihood method and employs the bootstrap technique. A new metric generalizing the signed distance measure is also developed. In turn, the book presents two conceptually diverse applications in which defended intervals play a role: one is a novel methodology for evaluating linguistic questionnaires developed at the global and individual levels; the other is an extension of the multi-ways analysis of variance to the space of fuzzy sets. To illustrate these approaches, the book presents several empirical and simulation-based studies with synthetic and real data sets. In closing, it presents a coherent R package called ¿FuzzySTs¿ which covers all the previously mentioned concepts with full documentation and selected use cases. Given its scope, the book will be of interest to all researchers whose work involves advanced fuzzy statistical methods.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 372 pp. Englisch.…
Codice articolo 9783030769185
- Titolo
- The Signed Distance Measure in Fuzzy Statistical Analysis
- Autore
- Rédina Berkachy
- Editore
- Springer, Springer Nov 2022
- Anno di pubblicazione
- 2022
- Condizione
- Neu
- Firmato
- Autografato dall'autore
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3030769186
- ISBN 13
- 9783030769185
- Peso dell'articolo
- 563 grammi
- Dimensioni
- 235x155x21 mm
- Serie
- Libro 11 di 12: Fuzzy Management Methods
The main focus of this book is on presenting advances in fuzzy statistics, and on proposing a methodology for testing hypotheses in the fuzzy environment based on the estimation of fuzzy confidence intervals, a context in which not only the data but also the hypotheses are considered to be fuzzy. The proposed method for estimating these intervals is based on the likelihood method and employs the bootstrap technique. A new metric generalizing the signed distance measure is also developed. In turn, the book presents two conceptually diverse applications in which defended intervals play a role: one is a novel methodology for evaluating linguistic questionnaires developed at the global and individual levels; the other is an extension of the multi-ways analysis of variance to the space of fuzzy sets. To illustrate these approaches, the book presents several empirical and simulation-based studies with synthetic and real data sets. In closing, it presents a coherent R package called “FuzzySTs” which covers all the previously mentioned concepts with full documentation and selected use cases. Given its scope, the book will be of interest to all researchers whose work involves advanced fuzzy statistical methods.
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