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

Two stages hybrid model of fuzzy linear regression with support vector machines for colorectal cancer

Fuzzy linear regression analysis has become popular among researchers and standard model in analyzing data in vagueness phenomena. However, the factor and symptoms to predict tumor size of colorectal cancer still ambiguous and not clear. The problem in using a linear regression will arise when uncertain data and not precise data were presented. Since the fuzzy set theory‟s concept can deal with data not to a precise point value (uncertainty data), fuzzy linear regression was applied. In this study, two new models for hybrid model namely the multiple linear regression clustering with support vector machine model (MLRCSVM) and fuzzy linear regression with symmetric parameter with support vector machine (FLRWSPCSVM) were proposed to analyze colorectal cancer data. Other than that, the parameter, error and explanation of the five procedures to both new models were included. These models applying five statistical models such as multiple linear regression, fuzzy linear regression, fuzzy linear regression with symmetric parameter, fuzzy linear regression with asymmetric parameter and support vector machine model. At first, the proposed models were applied to the 1000 simulated data. Furthermore, secondary data of 180 colorectal cancer patients who received treatment in general hospital with twenty five independent variables with different combination of variable types were considered to find the best models to predict the tumor size of CRC. The main objective of this study is to determine the best model to predicting the tumor size of CRC and to identify the factors and symptoms that contribute to the size of CRC. The comparisons among all the models were carried out to find the best model by using statistical measurements of mean square error (MSE), root mean square error (RMSE), mean absolute error (MAE) and mean absolute percentage error (MAPE). The results showed that the FLRWSPCSVM was found to be the best model, having the lowest MSE, RMSE, MAE and MAPE value by 100.605, 10.030, 7.556 and 14.769. Hence, the size of colorectal cancer could be predicted by managing twenty five independent variables

Математичні методи і моделі в управлінні економічними процесами

Викладено теоретичні та практичні підходи до розроблення та обчислення економіко-математичних моделей і вдосконалення математичних методів в управлінні економічними процесами, а саме нечітких моделей конкурентоспроможності банків, статистичних інструментів моніторингу фінансової діяльності підприємства, інструментів динамічного програмування до задачі оптимізації фінансових потоків підприємства, стійкості в моделях інвестиційних стратегійИзложены теоретические и практические подходы к разработке и вычислениям экономико-математических моделей, использование усовершенствованных математических методов в управлении экономическими процессами, а именно нечетких моделей конкурентоспособности банков, статистических инструментов мониторинга финансовой деятельности предприятия, инструментов динамического программирования к задаче оптимизации финансовых потоков предприятия, устойчивости в моделях инвестиционных стратегийTheoretical and practical approaches to development and calculation are stated economic and mathematical models and improvement of mathematical methods in the management of economic processes, namely fuzzy models of competitiveness banks, statistical tools for monitoring the financial performance of the enterprise, dynamic programming tools for the task of optimizing financial flows enterprises, stability in models of investment strategie