Análisis de regresión con datos imprecisosun nuevo enfoque que utiliza distancias difusas y sus aplicaciones

Resumen

El análisis de regresión es una herramienta estadística potente con muchas aplicaciones en diferentes áreas. Este problema en un entorno difuso ha sido tratado en la literatura desde diferentes puntos de vista y teniendo en cuenta una variedad de datos de entrada/salida (reales o difusos). En esta memoria se presenta una nueva metodología basada en una familia de medidas de distancia difusas entre números difusos arbitrarios que se define utilizando algunas de las características posibilistas y geométricas más importantes de cualquier número difuso. A continuación, en este contexto y utilizando el método de mínimos cuadrados se propone una nueva técnica de regresión difusa para resolver problemas lineales y no lineales. Este proceso de estimación, en general, se puede considerar fácil de aplicar en la práctica y no se limita a números difusos triangulares. Finalmente, algunos ejemplos numéricos ilustran su utilidad y aplicabilidad.