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Abstract

Various methods have been studied to construct a fuzzy regression model in order to present a fuzzy relation between a dependent variable and an independent variable. However, in the fuzzy regression analysis the value of the center point of estimated fuzzy output may be either greater than the value of the right endpoint or smaller than the value of the left endpoint. In the case, we cannot predict the fuzzy output properly. This paper presents sufficient conditions to construct the fuzzy regression model using several methods investigated by some authors and then introduces the censored fuzzy regression model using the censored samples to manipulate the problem of crossing of the center and the end points of the estimated fuzzy number. Examples show that the censored fuzzy regression model is an extension of the fuzzy regression model and also it improves the problem of crossing.

참고문헌 (18)

  1. Y. S. Chen, Fuzzy ranking and quadratic fuzzy regression, Computers Math. Applic. 38 (1999), 265-279 
  2. P. Diamond and P. Kloeden, Metric spaces of fuzzy sets: Theory and application, World Scientific Publishing Co., 1994 
  3. P. Diamond and R. Korner, Extended fuzzy linear models and least-squares estimates, Comput. Math. Appl. 9 (1997), no. 9, 15-32 
  4. C. Kao and C. Chyu, A fuzzy linear regression model with better explanatory power, Fuzzy Sets and Systems 126 (2002), no. 3, 401-409 
  5. J. Kmenta, Elements of econometrics, Reprint of the 1986 second edition, Uni- versity of Michigan Press, 1997 
  6. M. Ming, M. Friedman, and A. Kandel, General fuzzy least squares, Fuzzy Sets and Systems 88 (1997), no. 1, 107-118 
  7. D. Savic and W. Pedryzc, Evaluation of fuzzy linear regression models, Fuzzy Sets and Systems 39 (1991), no. 1, 51-63 
  8. H. Tanaka, Fuzzy data analysis by possibilistic linear models, Fuzzy Sets and Systems 24 (1987), no. 3, 363-375 
  9. H. Tanaka, I. Hayashi, and J. Watada, Possibilistic linear regression analysis for fuzzy data, European J. Oper. Res. 40 (1989), no. 3, 389-396 
  10. H. Tanaka, S. Uejima, and K. Asai, Fuzzy linear regression model, International Congress on Applied Systems and Cybernetics 4 (1980), 2933-2938 
  11. J. Tobin, Estimation of relationships for limited dependent variables, Econometrica 26 (1958), 24-36 
  12. H. J. Zimmermann, Fuzzy set theory-and its applications, Kluwer Academic Pub- lishers, 1996 
  13. D. Pierpaolo, Linear regression analysis for fuzzy/crisp input and fuzzy/crisp output data, Comput. Statist. and Data Anal. 42 (2003), no. 1-2, 47-72 
  14. P. Diamond, Fuzzy least squares, Inform. Sci. 46 (1988), no. 3, 141-157 
  15. Y. O. Chang, Hybrid fuzzy least-squares regression analysis and its reliability measures, Fuzzy Sets and Systems 119 (2001), 225-246 
  16. Y. O. Chang and B. M. Ayyub, Fuzzy regression methods-a comparative assess- ment, Fuzzy Sets and Systems 19 (2001), no. 2, 187-203 
  17. H. Tanaka, S. Uejima, and K. Asai, Linear regression analysis with fuzzy model, IEEE Trans. Systems Man Cybernet 12 (1982), 903-907 
  18. P. Chang, E. S. Lee, and S. A. Konz, Applying fuzzy linear regression to VDT legibility, Fuzzy Sets and Systems 80 (1996), 197-204 

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