Fuzzy-регрессионные модели в условиях наличия в статистической виборке нечисловой информации

Рассмотрены алгоритмы решения задач нечеткого регрессионного анализа в условиях, когда входные и выходная переменные представлены Fuzzy-множествами, определенными с точностью до неизвестных параметров, а коэффициенты регрессии — действительные числа. Предложены некоторые новые критерии аппроксимации, основанные на сравнении свертки длин сечений и координат центров тяжести функций принадлежности Fuzzy-множеств, которые могут быть использованы для нечетких множеств переменных задачи общего вида. Описаны алгоритмы преобразования переменных, представленных термами лингвистической переменной или параметрами числовых шкал, в нечеткие множества и использования этих данных в задачах Fuzzy-регрессионного анализа. Полученные результаты позволят решать многие прикладные проблемы в экономике, логистике, социологии и маркетинге.Розглянуто алгоритми розв’язання задач нечіткого регресійного аналізу в умовах, коли вхідні і вихідна змінні величини подані Fuzzy-множинами, визначеними з точністю до невідомих параметрів, а коефіцієнти регресії — дійсні числа. Запропоновано деякі нові критерії апроксимації, засновані на порівнянні згортки довжин перетинів і координат центрів тяжіння функцій належності Fuzzy-множин, які можуть бути використані для нечітких множин змінних задач загального вигляду. Описано алгоритми перетворення змінних, поданих термами лінгвістичної змінної або параметрами числових шкал, у нечіткі множини і використання цих даних в задачах Fuzzy-регресійного аналізу. Отримані результати дозволять вирішувати багато прикладних проблем в економіці, логістиці, соціології та маркетингу.Algorithms are presented for solving the problems of the fuzzy regression analysis under the conditions when the input and output variables are represented by Fuzzy-sets defined up to unknown parameters and the regression coefficients are real numbers. We proposed several new approximations of criteria based on the comparison of the convolution of the cross sections lengths and the center of gravity coordinates of membership functions of the Fuzzy-sets, which can be used for the fuzzy set variables of the problem of a general form. The algorithms convert a variable represented by linguistic terms of variable parameters or numerical scales into fuzzy sets and use these data in the problems of the Fuzzy-regression analysis. The results will allow to solve many practical problems in economics, logistics, sociology, and marketing

Regresyon kontrol kartı ve bir çalışma

İstatistiksel kalite kontrolünde, ölçülebilen ve ölçülemeyen özelliklere ait kalite kontrol diyagramları geniş ölçüde kullanılmaktadır. Birçok üretim sürecinde uygulanan işlemler nedeniyle bir süre sonra süreçten elde edilen ürünün ölçülebilen veya ölçülemeyen özeliklerinin değerlerinde değişmelerin meydana geldiği görülür. Bu karakteristikler zamana bağlı olarak artabilir veya azalabilir. Bu gibi durumlarda geleneksel kontrol diyagramlarını kullanmak mümkün olmayabilir. Bu sebepten dolayı ölçülen özelliğin değişimine uygun kontrol grafiği kullanmak gerekir. Bu çalışmada amaca uygun olarak Isparta’da bir yonga levha sektöründe, regresyon kalite kontrol kartı kullanılarak bir uygulama yapılmış ve bağımlı değişken sürekli izlenerek performansı iyileştirmeye çalışılmıştır. Anahtar kelimeler: Regresyon, Regresyon kontrol kartı, İstatistiksel kalite kontrol, Yonga levha endüstris

Аналіз стану розробок інформаційно-аналітичних систем моделювання екологічно небезпечних ситуацій

The paper focuses on the possibility of using a systematic approach to information-analytical system. Using mathematical modeling for optimization problems of environmentally hazardous situations was studied. The methodological aspects of monitoring of background concentrations of toxic contaminants were investigated for emissions of environmental facilities and technology systems. The principles of construction of information-analytical models on the analytical description of points set were proposed to create simulation systems for environmental systems management tasks. The most widely used computer-aided tools were analyzed. Examples of problems that can be solved with the help of various software (spreadsheet MS Excel, package SPSS for Windows, Gran 2D et al.) were presented. Thus it allows to carry out environmental monitoring and calculation of damage from natural and man-made factors in the environment with using low level of software operation complexity.Рассмотрены методологические аспекты мониторинга фоновых концентраций токсичных загрязнений в экологических объектах и выбросах технологических систем. Проанализированы особенности выявления приоритетных параметров состояния окружающей природной среды с применением методов математического моделирования. Предложены принципы построения информационно-аналитических моделей при создании имитационных систем, которые используют в заданиях управления экологическими системами.Розглянуті методологічні аспекти моніторингу фонових концентрацій токсичних забруднень в екологічних об'єктах і викидах технологічних систем. Проаналізовано особливості виявлення пріоритетних параметрів стану навколишнього природного середовища із застосуванням методів математичного моделювання. Запропоновано принципи побудови інформаційно-аналітичних моделей при створенні імітаційних систем, котрі використовують в завданнях управління різноманітними екологічними системами

FUZZY MODELS WITH APPLICATION IN HYDROLOGY

Η ανάλυση γραμμικής συσχέτισης βροχομετρικών παρατηρήσεων μεταξύ μετεωρολογικών σταθμών χρησιμοποιείται για να απεικονίσει τη σχέση μεταξύ μιας εξαρτημένης μεταβλητής(συνήθως ο μετεωρολογικός σταθμός με τη μικρότερη περίοδο καταγραφής δεδομένων) και των ανεξαρτήτων μεταβλητών(γειτονικοί σταθμοί με μεγάλη περίοδο καταγραφής). Σε αντίθεση με την κλασσική γραμμική παλινδρόμηση, όπου η διαφορά μεταξύ των παρατηρηθεισών τιμών και των εκτιμηθεισών τιμών εi, θεωρείται ότι οφείλεται σε λάθη παρατήρησης (αλλά και σε άλλες παραμέτρους που τυχόν δεν λήφθηκαν υπόψη, και σε διάφορες απλοποίησες που έγιναν), έχουν αναπτυχθεί σήμερα νέα μοντέλα παλινδρόμησης με τη βοήθεια της Ασαφούς Λογικής, όπου η παραπάνω διαφορά θεωρείται ότι οφείλεται στην ενυπάρχουσα ασάφεια του συστήματος, αλλά επίσης και στην ασάφεια των δεδομένων εισόδου και εξόδου.  Στην παρούσα εργασία επιχειρείται η συσχέτιση μεταξύ των μετεωρολογικών σταθμών Αγγίστρου και Άνω Βροντούς, στην περιοχή Σερρών, και η ασάφεια του συστήματος εξετάζεται με ένα δυνατοτικό μοντέλο γραμμικής παλινδρόμησης, στο οποίο οι είσοδοι (παρατηρηθείσες τιμές) θεωρούνται σαφείς, ενώ οι έξοδοι (παρατηρηθείσες τιμές) και οι παράμετροι του μοντέλου είναι ασαφείς. Τα αποτελέσματα παρουσιάζονται για βαθμούς εμπιστοσύνης h=0 και h=0.7.Λέξεις κλειδιά: Ασαφής γραμμική Παλινδρόμιση, βροχομετρικές παρατηρήσεις, επεξεργασία αυτών.Classical linear regression has been used to measure the relationship between rainfall data in different meteorological station, in order to evaluate a linear relation and to predict the values of rainfall in one station (dependent variables), from the values of rainfall of the other station(independent variables). Classical linear regression makes rigid assumptions about the statistical properties of the model, accepting the error terms as random variables, and the violation of this assumption could affect the validity of the classical linear regression. Fuzzy regression assumes ambiguous and imprecise parameters and data and may be more effective than classical regression. In this paper we evaluate the relation between rainfall data in Aggistron and Ano Vrontou meteorological stations, using fuzzy linear regression. In this possibilistic model the dependent observed rainfall values are crisp, and the independent observed rainfall values as well as the parameters of the model are fuzzy. The results are presented with two credibility degrees h=0 and h=0.7

A novel framework for predicting patients at risk of readmission

Uncertainty in decision-making for patients’ risk of re-admission arises due to non-uniform data and lack of knowledge in health system variables. The knowledge of the impact of risk factors will provide clinicians better decision-making and in reducing the number of patients admitted to the hospital. Traditional approaches are not capable to account for the uncertain nature of risk of hospital re-admissions. More problems arise due to large amount of uncertain information. Patients can be at high, medium or low risk of re-admission, and these strata have ill-defined boundaries. We believe that our model that adapts fuzzy regression method will start a novel approach to handle uncertain data, uncertain relationships between health system variables and the risk of re-admission. Because of nature of ill-defined boundaries of risk bands, this approach does allow the clinicians to target individuals at boundaries. Targeting individuals at boundaries and providing them proper care may provide some ability to move patients from high risk to low risk band. In developing this algorithm, we aimed to help potential users to assess the patients for various risk score thresholds and avoid readmission of high risk patients with proper interventions. A model for predicting patients at high risk of re-admission will enable interventions to be targeted before costs have been incurred and health status have deteriorated. A risk score cut off level would flag patients and result in net savings where intervention costs are much higher per patient. Preventing hospital re-admissions is important for patients, and our algorithm may also impact hospital income