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Erschienen in:
Fuzzy Statistical Decision-Making Kapitel lesen Erstes Kapitel lesen

2016 | OriginalPaper | Buchkapitel

Linear Hypothesis Testing Based on Unbiased Fuzzy Estimators and Fuzzy Significance Level

verfasst von : Alireza Jiryaei, Mashaallah Mashinchi

Erschienen in: Fuzzy Statistical Decision-Making

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

A wide variety of applied problems of statistical hypothesis testing can be treated under a general setup of the linear models which includes analysis of variance. In this study, a new method is presented to test linear hypothesis using a fuzzy test statistic produced by a set of confidence intervals with non-equal tails. Also, a fuzzy significance level is used to evaluate the linear hypothesis. The method can be used to improve linear hypothesis testing when there is a sensitively in accepting or rejecting the null hypothesis. Also, as a simple case of linear hypothesis testing, one-way analysis of variance based on fuzzy test statistic and fuzzy significance level is investigated. Numerical examples are provided for illustration.

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Metadaten
Titel
Linear Hypothesis Testing Based on Unbiased Fuzzy Estimators and Fuzzy Significance Level
verfasst von
Alireza Jiryaei
Mashaallah Mashinchi
Copyright-Jahr
2016
Buch
Fuzzy Statistical Decision-Making

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

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

Copyright-Jahr: 2016

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-39014-7_16