ファジィ数理計画法を用いたファジィデータのロバスト回帰
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概要
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伝統的な回帰分析においては, 一般に最小二乗法が使われる.ところが, 最小二乗法による回帰式の推定は, 多くのデータから離れた少数のデータの影響を大きく受ける.このようなデータの影響を少なくするような推定法にロバスト推定法があり, この推定法を用いた回帰をロバスト回帰という.データは正確にあるべきであるが, 十分正確に得られない場合がある.このような場合は, データをファジィデータとみなすべきである.本研究では, ファジィ数理計画法を用いたファジィデータに対するロバスト回帰について述べる.最初に, 二次計画法を用いるロバスト回帰について述べ, 次に, 線形計画法を用いるロバスト回帰について述べる.これらは, ファジィ数理計画法を回帰に応用したものであり, エキスパートの経験的知識を制約条件などを用いて表現することができる.
- 社団法人日本経営工学会の論文
- 1987-08-15
著者
-
浅居 喜代治
大阪工業大学
-
市橋 秀友
大阪府立大学大学院工学研究科電気・情報系専攻知能情報工学分野
-
浅居 喜代治
大阪府立大学
-
田中 英夫
大阪府立大学
-
乾口 雅弘
大阪府立大学
-
市橋 秀友
大阪府立大学
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