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2016 | OriginalPaper | Chapter

Fuzzy Confidence Regions

Authors : Reinhard Viertl, Shohreh Mirzaei Yeganeh

Published in: Fuzzy Statistical Decision-Making

Publisher: Springer International Publishing

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Abstract

Confidence regions are usually based on exact data. However, continuous data are always more or less non-precise, also called fuzzy. For fuzzy data the concept of confidence regions has to be generalized. This is possible and the resulting confidence regions are fuzzy subsets of the parameter space. The construction is explained for classical statistics as well as for Bayesian analysis. An example is given in the last section.

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Literature
1.
2.
Viertl, R., Hareter, D.: Beschreibung und Analyse unscharfer Information - Statistische Methoden für unscharfe Daten. Springer, Wien (2006)
3.
Viertl, R., Mirzaei Yeganeh, S.: Fuzzy probability distributions in reliability analysis, fuzzy HPD-regions, and fuzzy predictive distributions. In: Borgelt, C., et al. (eds.) Towards Advanced Data Analysis. Springer, Berlin (2013)
Metadata
Title
Fuzzy Confidence Regions
Authors
Reinhard Viertl
Shohreh Mirzaei Yeganeh
Copyright Year
2016
Book
Fuzzy Statistical Decision-Making

Print ISBN: 978-3-319-39012-3

Electronic ISBN: 978-3-319-39014-7

Copyright Year: 2016

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-39014-7_8

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