Autor:

Grzegorzewski, Przemysław ; Romaniuk, Maciej

Współtwórca:

Witczak, Marcin - ed. ; Stetter, Ralf - ed.

Tytuł:

Bootstrap methods for epistemic fuzzy data

Podtytuł:

.

Tytuł publikacji grupowej:

AMCS, volume 32 (2022)

Temat i słowa kluczowe:

bootstrap ; estimation ; fuzzy data ; fuzzy numbers ; hypotheses testing ; resampling

Abstract:

Fuzzy numbers are often used for modeling imprecise perceptions of the real-valued observations. Such epistemic fuzzy data may cause problems in statistical reasoning and data analysis. We propose a universal nonparametric technique, called the epistemic bootstrap, which could be helpful when the existing methods do not work or do not give satisfactory results. Besides the simple epistemic bootstrap, we develop its several refinements that aim to reduce the variance in statistical inference. We also perform an extended simulation study to examine statistical properties of the approaches considered. The discussion of the results is supplemented by some hints for practical use.

Wydawca:

Zielona Góra: Uniwersytet Zielonogórski

Data wydania:

2022

Typ zasobu:

artykuł

DOI:

10.34768/amcs-2022-0021

Strony:

285-297

Źródło:

AMCS, volume 32, number 2 (2022) ; kliknij tutaj, żeby przejść

Jezyk:

eng

Licencja CC BY 4.0:

kliknij tutaj, żeby przejść

Prawa do dysponowania publikacją:

Biblioteka Uniwersytetu Zielonogórskiego