• 제목/요약/키워드: fuzzy hypotheses testing

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A Bayesian Approach to Fuzzy Hypotheses Testing with Revision of possibility distribution

  • 강만기
    • 한국전산응용수학회:학술대회논문집
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    • 한국전산응용수학회 2003년도 KSCAM 학술발표회 프로그램 및 초록집
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    • pp.13.2-13
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    • 2003
  • We propose some properties of Bayesian fuzzy hypotheses testing by revision for prior possibility distribution and posterior possibility distribution using weighted fuzzy hypotheses versus on with loss function.

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퍼지 p-값에 의한 퍼지가설검정 (Fuzzy hypotheses testing by fuzzy p-value)

  • 강만기
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제1호
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    • pp.199-202
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    • 2006
  • We propose some properties of fuzzy p-value and fuzzy significance level to the test statistics for the fuzzy hypotheses testing. Appling the principle of agreement index, we suggest two method for fuzzy hypothesis testing by fuzzy rejection region and fuzzy p-value with fuzzy hypothesis $H_{f,0}$.

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손실함수에 의한 베이지안 퍼지 가설검정 (A Bayesian Fuzzy Hypotheses Testing with Loss Function)

  • 강만기;한성일;최규탁
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 추계 학술대회 학술발표 논문집
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    • pp.45-48
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    • 2003
  • We propose some properties of Bayesian fuzzy hypotheses testing by revision for prior possibility distribution and posterior possibility distribution using weighted fuzzy hypotheses H$\sub$0/($\theta$) versus H$_1$($\theta$) on $\theta$ with loss function.

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실현성분포의 개정에 의한 베이지안 퍼지 가설 검정 (Bayesian an Fuzzy Hypotheses by Revision of Possibility Distribution)

  • Kang, Man-Ki;Lee, Chang-Eun;Park, Kue-Tak
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2001년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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    • pp.349-352
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    • 2001
  • We propose one properties of Bayesian fuzzy hypotheses testing by revision for prior possibility distribution and posterior possibility distribution using weighted fuzzy hypotheses H$\sub$0/($\theta$) versus H$_1$($\theta$) on $\theta$.

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퍼지자료에 관한 퍼지가설의 통계적 검정 (On statistical testing for fuzzy hypotheses with fuzzy data)

  • 최규탁;이창은;강만기
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2000년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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    • pp.255-258
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    • 2000
  • We prepose fuzzy statistical test of fuzzy hypotheses membership function with fuzzy number data. Finding the maximum grade of the meeting point for fuzzy hypotheses membership function and membership function of confidence interval. By the maximum grade, we obtain the results to acceptance or reject for the test of fuzzy hypotheses.

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Fuzzy hypotheses testing by ${\alpha}-level$

  • Kang, Man-Ki;Jung, Ji-Ypung;Park, Woo-Song;Lee, Chang-Eun;Choi, Gue-Tak
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제2호
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    • pp.153-156
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    • 2006
  • We propose some properties of fuzzy p-value and fuzzy significance level to the test statistics for the fuzzy hypotheses testing. Appling the principle of agreement index, we suggest two method for fuzzy hypothesis testing by fuzzy rejection region and fuzzy p-value with fuzzy hypothesis to separately ${\alpha}-level$.

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상관이 반영된 애매응답 자료에 대한 퍼지 결정 (Fuzzy Hypotheses Testing by Vague Response Data with Reflected Correlation)

  • 강만기;이창은;정지영;최규탁
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2007년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제17권 제1호
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    • pp.225-229
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    • 2007
  • We propose some properties of fuzzy p-value and fuzzy significance level to the fuzzy hypotheses testing for vague response data with reflected correlation in survey research, Appling the principle of agreement index, we suggest the methods for fuzzy hypothesis testing by fuzzy rejection region.

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상관관계를 반영한 애매한 응답 자료에 대한 퍼지 가설검정 (Fuzzy Hypotheses Testing by Vague Response Data with Reflected Correlation)

  • 강만기;이창은;정지영;최규탁
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제17권5호
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    • pp.614-618
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    • 2007
  • 통계조사에서 상관성이 반영된 애매한 응답 데이터가 주어졌을 때, 이 데이터를 퍼지화 하여 가설검정을 하는 방법으로서 퍼지 p-값과 퍼지 신뢰수준의 몇 가지 특성을 제시하고, agreement index의 원리를 이용하여 퍼지 기각역에 의한 퍼지 가설검정 방법을 제안한다.

퍼지 사전 모수에 관한 베이지안 가설검정 (Hypotheses testing of Bayes' theorem for fuzzy prior parameters)

  • 강만기;최규탁
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제2호
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    • pp.205-208
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    • 2005
  • We have fuzzy hypotheses testing from Bayesian statistics with ideas from fuzzy sets theory to generalize Bayesian methods both for samples of fuzzy data and for prior distributions with non-precise parameters. Appling the principle of agreement index, the posterior odds ratio in the favor of hypotheses $H_0$ is equal to product of the fuzzy odds ratio and the fuzzy likelihood ratio. If the Posterior odds ratio exceeds the grade judgement, we accept the hypothesis $H_0$ for the degree.

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