[صفحه اصلی ]   [Archive] [ English ]  
:: صفحه اصلي :: درباره نشريه :: آخرين شماره :: تمام شماره‌ها :: جستجو :: ثبت نام :: ارسال مقاله :: تماس با ما ::
بخش‌های اصلی
اطلاعات نشریه::
آرشیو مجله و مقالات::
ثبت نام و اشتراک::
ارسال مقاله::
پایگاه‌های مرتبط::
برای داوران::
اخلاق در پژوهش::
تماس با ما::
تسهیلات پایگاه::
::
جستجو در پایگاه

جستجوی پیشرفته
..
دریافت اطلاعات پایگاه
نشانی پست الکترونیک خود را برای دریافت اطلاعات و اخبار پایگاه، در کادر زیر وارد کنید.
..
Google Scholar Metrics

Citation Indices from GS

AllSince 2020
Citations4817
h-index32
i10-index00
..
ثبت شده در

AWT IMAGE


..
نماد اعتماد الکترونیکی
..
آمار نشریه
تعداد دوره های نشریه: 19
تعداد شماره ها: 37
تعداد مشاهده ی مقالات: 3391010
تعداد دریافت (دانلود) مقالات: 888186

مقالات دریافت شده: 862
مقالات پذیرفته شده: 358
مقالات رد شده: 490
مقالات منتشر شده: 355

نرخ پذیرش: 41.53
نرخ رد: 56.84

میانگین دریافت تا پذیرش: 403 روز
میانگین دریافت تا اولین داوری: 5.7 روز
میانگین پذیرش تا انتشار: 514.6 روز
____
..
:: جلد 18، شماره 2 - ( 12-1403 ) ::
جلد 18 شماره 2 صفحات 0-0 برگشت به فهرست نسخه ها
رگرسیون لوژستیک چندگانه فازی تحت خطاهای تصادفی فازی
مریم مالکی ، حمید رضا نیلی ثانی* ، محمد قاسم اکبری
چکیده:   (909 مشاهده)
در این مقاله، موضوع طبقه‌بندی داده‌ها مدنظر قرار داده می‌شود که در آن متغیر پاسخ  به‌صورت دو یا چند ارزشی و متغیرهای پیشگو متغیرهای معمولی هستند اما، خطاها علاوه بر ماهیتی تصادفی، ماهیتی ابهامی نیز دارند. در این صورت متغیر پاسخ نیز متغیر تصادفی فازی است. بر این اساس مدلی بر پایه رگرسیون لوژستیک صورت‌بندی کرده و برآورد ضرایب با استفاده از روش کمترین توان‌های دوم بدست آورده می‌شود.  با یک مثال نتایج حاصله برای حالت یک متغیر مستقل تشریح می‌گردند. در پایان روابط بازگشتی برای محاسبه برآورد پارامترها ارائه می‌شوند. این روابط بازگشتی می‌توانند در یادگیری ماشین و برای طبقه‌بندی داده‌های بزرگ مورد استفاده قرار گیرند.
واژه‌های کلیدی: رگرسیون لوژستیک چندگانه، متغیر تصادفی فازی
متن کامل [PDF 293 kb]   (384 دریافت)    
نوع مطالعه: كاربردي و توسعه ای | موضوع مقاله: آمار فازی
دریافت: 1402/11/7 | پذیرش: 1403/3/10 | انتشار: 1403/9/12
فهرست منابع
1. طاهری، س. م. و ﻣﺎﺷﯿﻦ ﭼﯽ، م. (1378)، ﻣﻘﺪﻣﻪ ای ﺑﺮ اﺣﺘﻤﺎل و آﻣﺎر ﻓﺎزی، داﻧﺸﮕﺎه ﺷﻬﯿﺪ ﺑﺎﻫﻨﺮ ﮐﺮﻣﺎن
2. ﻣﻘﯿﻢ ﺑﯿﮕﯽ، م. (1401)، رﮔﺮﺳﯿﻮن ﻟﻮژﺳﺘﯿﮏ ﭼﻨﺪ ﺟﻤﻠﻪ ای ﻧﯿﻤﻪ ﭘﺎراﻣﺘﺮی ﺑﺮای رده ﺑﻨﺪی داده ﻫﺎی ﺷﮑﻞ، ﻣﺠﻠﻪ ﻋﻠﻮم آﻣﺎری، 16(2)، 449-468.
3. Agresti, A. (2015), Foundations of Linear and Generalized Linear Models, Hoboken: Wiley.
4. Fauci, A., Braunwald, S. E., Kasper, D. L., Hauser, S. L., Longo, D. L., Jameson, J. L., and Loscalzo, J. (2008), Harrison's Principals of Internal Medicine, New York: Wiley. 2275- 2279.
5. Goetschel, R., and Voxman, W. (1986), Elementary Fuzzy Calculus, Fuzzy Sets and Systems, 18, 31-43. [DOI:10.1016/0165-0114(86)90026-6]
6. Gut, A. (2005), Probability, A Graduated Course, Springer Science+Business Media, Inc.
7. Hesamian, G. and Akbari, M. G. (2017), Semi-Parametric Partially Logistic Regression Model with Exact Inputs and Intuitionistic Fuzzy Output Applied, Soft Computing, 58, 517-526. [DOI:10.1016/j.asoc.2017.04.067]
8. Hesamian, G. and Akbari, M. G. (2022), A Fuzzy Empirical Quantile-Based Regression Model Based on Triangular Fuzzy Numbers, Computational and Applied Mathematics, 41(6), 1-26 [DOI:10.1007/s40314-022-01974-4]
9. Joo, S. Y., and Kim, Y. K. (2001), Kolmogorov's Strong Law of Large Numbers for Fuzzy Random Variables, Fuzzy Sets and Systems, 120(3), 499-503. [DOI:10.1016/S0165-0114(99)00140-2]
10. Lee, K. H. (2005), First Course on Fuzzy Theory and Applications, Berlin: Springer.
11. Mirzaei Yeganeh, S., and Taheri, S.M. (2010), Possibilistic Logistic Regression by Linear Programming Approach, Proc of 7th Probability and Random Process, Isfahan University of Technology, Isfahan, Iran, 139-143.
12. Moghimbeygi, M. (2023), Semiparametric Multinomial Logistic Regression Model to Classify‎ ‎Shape Data, Journal of Statistical Sciences, 16(2), 449-468. [DOI:10.52547/jss.16.2.449]
13. Mohd Dom, R. (2009), A Fuzzy Regression Model for The Prediction of Oral Cancer Susceptibility. Ph.D. Thesis, Computer Science and Information Technology, University of Malaya, Kuala Lumpur.
14. Manski, C., and McFadden, D. (1981), Alternative Estimators and Sample Designs for Discrete Choice Analysis. In: Manski, McFadden, Editors, Structural Analysis of Discrete Data with Econometric Applications, London: MIT Press.
15. Nagar, P., and Srivastava, S. (2008), Adaptive Fuzzy Regression Model for The Prediction of Dichotomous Response Variables Using Cancer Data: A Case Study, Journal of Applied Mathematics Statistics and Informatics, 4, 183-191.
16. Namdari, M., Taheri, S.M., Abadi, A., Rezaei, M., and Kalantari, N. (2013), Possibilistic Logistic Regression for Fuzzy Categorical Response Data, International Conference on Fuzzy Systems, 8, 1-6. [DOI:10.1109/FUZZ-IEEE.2013.6622457] [PMID]
17. Namdari, M., Yoon, J. H., Abadi, A., Taheri, S. M., and Choi, S. H. (2015), Fuzzy Logistic Regression with Least Absolute Deviations Estimators, Soft Computing, 19, 909-917. [DOI:10.1007/s00500-014-1418-2]
18. Pourahmad, S., Ayatollahi, S. M. T., Taheri, S. M., and Agahi, Z. H. (2011.a), Fuzzy Logistic Regression Based on The Least Squares Approach with Application in Clinical Studies, Computer Mathematics Applications, 62, 3353-3365. [DOI:10.1016/j.camwa.2011.08.050]
19. Pourahmad, S., Ayatollahi, S. M., and Taheri, S. M. (2011.b), Fuzzy Logistic Regression, A New Possibilistic Regression and Its Application in Clinical Vague Status, Iranian Journal of Fuzzy Systems, 8, 1-17.
20. Puri, M. L., and Ralescu, D. A. (1986), Fuzzy Random Variables, Journal of Mathematical Analysis and Applications, 114, 409-422. [DOI:10.1016/0022-247X(86)90093-4]
21. Salmani, F., Taheri, S. M., Yoon, J. H., Abadi, A., Alavi Majd, H., and Abbaszadeh, A. (2017), Logistic Regression for Fuzzy Covariates: Modeling, Inference and Applications, International Journal of Fuzzy Systems, 19, 1635-1644. [DOI:10.1007/s40815-016-0258-x]
22. Taheri, S. M., and Mirzaei Yeganeh, S. (2009), Logistic Regression with Non-Precise Response,
23. Proceedings of The 57th ISI Conference, Durban, South Africa, 98-101.
24. Takemura, K. (2004), Fuzzy Logistic Regression Analysis for Fuzzy Input -Output Data, International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and the 5th International Symposium on Advanced Intelligent Systems, Japan, 1-6.
25. Tseng, F., and Lin, L. (2005), A Quadratic Interval Logit Model for Forecasting Bankruptcy, Omega, 33, 85-91. [DOI:10.1016/j.omega.2004.04.002]
26. Yu, J. R., and Tseng, F. M. (2014), Fuzzy Piecewise Logistic Growth Model for Innovation Diffusion: A Case Study of The TV Industry, International Journal of Fuzzy Systems, 18, 1-12. [DOI:10.1007/s40815-015-0066-8]
27. Xu, R., and Li, C. (2001), Multidimensional Least-Squares Fitting with A Fuzzy Model, Fuzzy Sets and Systems, 119(2), 215-223. [DOI:10.1016/S0165-0114(98)00350-9]
ارسال پیام به نویسنده مسئول

ارسال نظر درباره این مقاله
نام کاربری یا پست الکترونیک شما:

CAPTCHA



XML   English Abstract   Print


Download citation:
BibTeX | RIS | EndNote | Medlars | ProCite | Reference Manager | RefWorks
Send citation to:

Maleki M, Nili-Sani H R, AkBARI M. Fuzzy Multiple Logistic Regression Under Fuzzy Random Errors. JSS 2025; 18 (2)
URL: http://jss.irstat.ir/article-1-882-fa.html

مالکی مریم، نیلی ثانی حمید رضا، اکبری محمد قاسم. رگرسیون لوژستیک چندگانه فازی تحت خطاهای تصادفی فازی. مجله علوم آماری. 1403; 18 (2)

URL: http://jss.irstat.ir/article-1-882-fa.html



بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.
جلد 18، شماره 2 - ( 12-1403 ) برگشت به فهرست نسخه ها
مجله علوم آماری – نشریه علمی پژوهشی انجمن آمار ایران Journal of Statistical Sciences

Persian site map - English site map - Created in 0.08 seconds with 45 queries by YEKTAWEB 4703