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2019 | OriginalPaper | Buchkapitel

Effect of Imprecise Data Income-Flow Variability on Harvest Stability: A Quantile-Based Approach

verfasst von : Zied ben Othmane, Cyril de Runz, Amine Ait Younes, Vincent Mercelot

Erschienen in: Database and Expert Systems Applications

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Retrieved data from sensors may have a high level of quality to ensure crucial decisions and determine effective strategies. Nowadays, in view of the mass of generated information from these data, there is a real need to handle their quality. This paper propose new indices for quantifying the variability/stability of a data flow according to a data modeling that handles data imperfection. To deal with the data imprecision, we adopt a quantile-based approach. Our index definitions use parameters. Hence, to obtain an efficient judgments by this approach, we examine the choice of the appropriate parameters, and how it can affect the judgment on the harvest stability.

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Metadaten
Titel
Effect of Imprecise Data Income-Flow Variability on Harvest Stability: A Quantile-Based Approach
verfasst von
Zied ben Othmane
Cyril de Runz
Amine Ait Younes
Vincent Mercelot
Copyright-Jahr
2019
Buch
Database and Expert Systems Applications

Print ISBN: 978-3-030-27614-0

Electronic ISBN: 978-3-030-27615-7

Copyright-Jahr: 2019

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-27615-7_19

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