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Statistical hypothesis testing under imprecise data using normalized hexagonal fuzzy numbers and fuzzy decision reliability
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DOI：10.15672/hujms.1825192.png)
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摘要
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经典假设检验做出了一个强烈的假设，即观测值是精确的，而这一假设在汇总不完整、不确定的数据时经常被违反。将这种不精确性视为完全精确的值会导致过度自信和不稳定的决策。本文引入了一个统一的假设检验框架，用于处理不精确数据，采用归一化六边形模糊数，并结合一个极其几何稳定的基于欧拉线的枢轴点排名。该排名既保持中心趋势又保持离散度，允许将模糊观测值更可靠地转换为标量检验统计量。此外，它开发了一个全新的模糊决策可靠性指标，以评估不确定性条件下的假设决策准确性。在受控模糊性和中小企业部注册数据的实际分析中表明，所提出的归一化六边形在不确定性增加时表现出竞争性或更优的功效，并提供可操作的...
Keyword:
Euler line
fuzzy numbers
fuzzy ranking
hypothesis testing
pivotal spot
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0.9
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