Fuzzy simple linear regression using Gaussian membership functions minimization problem
سال انتشار: 1401
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 109
فایل این مقاله در 11 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JFEA-3-4_001
تاریخ نمایه سازی: 30 مهر 1401
چکیده مقاله:
Under the additional assumption that the errors are normally distributed, the Ordinary Least Squares (OLS) method is the maximum likelihood estimator. In this paper, we propose, for a simple regression, an estimation method alternative to the OLS method based on a so-called Gaussian membership function, one that checks the validity of the verbal explanation suggested by the observer. The fuzzy estimation approach demonstrated here is based on a suitable framework for a natural behavior observed in nature. An application based on a group of MENA countries in ۲۰۱۵ is presented to estimate the employment poverty relationship.Under the additional assumption that the errors are normally distributed, the ordinary least squares method is the maximum likelihood estimator. In this paper, we propose, for a simple regression, an estimation method alternative to the ordinary least squares method based on a so-called Gaussian membership function, one that checks the validity of the verbal explanation suggested by the observer. The fuzzy estimation approach demonstrated here is based on a suitable framework for a natural behavior observed in nature. An application based on a group of MENA countries in ۲۰۱۵ is presented to estimate the Employment Poverty relationship.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Besma Belhadj
LaREQuaD, FSEGT, University of ElManar, Tunisia.
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :