Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

1 2015

Powiadomienia systemowe

Sesja wygasła!
Sesja wygasła!

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: miary możliwości

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Bayes statistical decisions with random fuzzy data – an application for the Weibull distribution

Hryniewicz O., Kaczmarek K., Nowak P.

Eksploatacja i Niezawodność

2015

Vol. 17, no. 4

610--616

In the majority of decision models used in practice all input data are assumed to be precise. This assumption is made both for random results of measurements, and for constant parameters such as, e.g. costs related to decisions. In reality many of these values are reported in an imprecise way. When this imprecision cannot be related to randomness the fuzzy set theory yields tools for its description. It seems to be important to retain both types of uncertainty, random and fuzzy, while building mathematical models for making decisions. In the paper we propose a fuzzy-Bayesian model for making statistical decisions. In the proposed model the randomness of data is reflected in related risks, and fuzziness is described by possibility measures of dominance such as PSD (Possibility of Strict Dominance) and NSD (Necessity of Strict Dominance). The proposed model allows a decision-maker to reflect in his/hers decisions different types of uncertainty. The theoretical results have been applied in the case of reliability data described by the Weibull distribution.

W większości stosowanych w praktyce modeli decyzyjnych zakłada się, że wszystkie występujące w nich dane wejściowe są podane w sposób precyzyjny. Założenie to dotyczy zarówno losowych wyników pomiarów jak też i stałych parametrów, takich jak np. koszty podjętych decyzji. W rzeczywistości wiele z tych wartości jest podawanych w sposób nieprecyzyjny. Jeżeli taki brak precyzji nie ma charakteru losowego, to teoria zbiorów rozmytych dostarcza narzędzi do opisu tego zjawiska. Wydaje się rzeczą istotną, by przy tworzeniu matematycznych modeli podejmowania decyzji zachować oba typy niepewności: losowość i rozmytość. W pracy proponujemy rozmyto-bayesowski model podejmowania decyzji statystycznych. W proponowanym modelu losowość odpowiada za związane z podjęciem decyzji ryzyko, zaś rozmytość jest opisana przez miary możliwości dominacji, takie jak PSD (Możliwość Ścisłej Dominacji) oraz NSD (Konieczność Ścisłej Dominacji). Zaproponowany model pozwala decydentowi ująć w procesie podejmowania decyzji różne rodzaje niepewności. Rozważania teoretyczne zostały w pracy zastosowane do analizy danych niezawodnościowych opisanych rozkładem Weibulla.