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Fuzzification of Linear Regression Models with Indicator Variables in Medical Decision Makin

机译:具有指标变量的线性回归模型在医疗决策中的模糊化

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摘要

To facilitate the regression analysis of the relationship between an outcome and explanatory variables in medical decision making, it is common practice to convert a continuous variable into one or more indicator variables. However, because of many uncertainties contained in medical data, linear regression models with indicator variables need modifying in order to include fuzziness. Previous studies on fuzzy linear regression analysis introduce fuzziness in the estimating models via fuzzy regression coefficients. In this study fuzziness is via the fuzzy membership functions replacing the model's indicator variables. As a result, the proposed approach does not have the common problems appearing in the usual fuzzy linear regression models.
机译:为了便于对医学决策中的结果和解释变量之间的关系进行回归分析,通常的做法是将连续变量转换为一个或多个指标变量。但是,由于医学数据中包含许多不确定性,因此需要修改带有指标变量的线性回归模型以包含模糊性。先前关于模糊线性回归分析的研究通过模糊回归系数在估计模型中引入了模糊性。在本研究中,模糊性是通过模糊隶属度函数代替模型的指标变量。结果,所提出的方法不具有通常的模糊线性回归模型中出现的常见问题。

著录项

  • 来源
    《》|2005年|P.572-576|共5页
  • 会议地点
  • 作者

    Bolotin; A.;

  • 作者单位
  • 会议组织
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种
  • 中图分类 工业技术;
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