0103265 - UIVT-O 20040006 RIV NL eng J - Journal Article
Holeňa, Martin
Fuzzy Hypotheses Testing in the Framework of Fuzzy Logic.
[Testování fuzzy hypotéz v rámci fuzzy logiky.]
Fuzzy Sets and Systems. Roč. 145, - (2004), s. 229-252. ISSN 0165-0114. E-ISSN 1872-6801
R&D Projects: GA AV ČR IAA1030004; GA MŠMT OC 274.001
Grant - others:COST(XE) Action 274 TARSKI
Institutional research plan: CEZ:AV0Z1030915
Keywords : non-classical logics * fuzzy predicate calculus * basic fuzzy logic * generalized quantifiers * fuzzy statistics and data analysis * vague hypotheses * vague significance level * method Guha
Subject RIV: BB - Applied Statistics, Operational Research
Impact factor: 0.734, year: 2004
DOI: https://doi.org/10.1016/S0165-0114(03)00208-2

Testing hypotheses about the probability distribution underlying the available empirical data is one of the fundamental data-analytic tasks in any application domain. Basically, it consists in checking the null hypothesis that the probability distribution, a priori assumed to belong to a certain a priori delimited set of distributions, actually belongs to some its narrow subset, which must be precisely delimited in advance. However, sometimes there are not enough clues for such a precise delimitation, especially if the purpose of the data analysis is explorative, a situation encountered increasingly often, due to the growing amount of routinely collected data and the increasing importance od data mining. That is why generalizations of statistical hypotheses testing to vague hypotheses have been investigated for more than a decade, so far based on the most straightforward approach - to replace the set defining the null hypothesis by a fuzzy set. In this paper, a principally different...

Testování hypotéz o rozložení pravděpodobnosti, z něhož pochází daná empirická data, je jedním základních úkolů analýzy dat v kterékoliv aplikační oblasti. V podstatě spočívá v ověření nulové hypotézy, že rozdělení pravděpodobnosti, o němž předpokládáme, že patří do určité a priori dané množiny pravděpodobnostních rozložení, ve skutečnosti patří do nějaké její předem přesně vymezené podmnožiny. Někdy však pro takové přesné vymezení není k dispozici dost vodítek, zvláště je-li účel analýzy dat explorační, což je situace vyskytující se stále častěji, díky rostoucímu množství rutinně shromažďovaných dat a rostoucí důležitosti dobývání znalostí z dat. Z toho důvodu se již více než desetiletí zkoumají zobecnění statistického testování hypotéz na vágní hypotézy, doposud zobecnění založená na nejpřímočařejším přístupu, nahradit množinu pravděpodobnostních rozložení definující nulovou hypotézu nějakou fuzzy množinou. V tomto článku je navržen principiálně odlišný přístup...
Permanent Link: http://hdl.handle.net/11104/0010577