摘要
摘要 模糊迴歸模式已經引起學術界廣泛地討論，然而其穩健 (robust) 性之探討相對較少但又相當重要。本研究提出具極端值偵測功能之模糊迴歸模式，首先提出一套有系統且具統計理論基礎偵測模糊資料極端值之步驟，可以提供決策者再次審視並做適當處理之機會。再來採用隸屬度權重積分 (graded mean integration, GMI) 法修正距離測度 (distance criterion) 之權重，並以此為目標函數構建一數學規劃模式，以有效率一階段同時求出明確 (crisp) 迴歸係數之估計值與誤差項之建立。研究結果發現，本研究所提出之偵測極端值程序配合 GMI 所構建之模糊迴歸模式，在 GMI 與修正相異指標 (modified dissemblance index, MDI) 兩個較佳的評估準則下，確實能提供決策者構建出較穩健模糊迴歸模式之參考。 關鍵字：模糊迴歸、預測、隸屬度重積分均值法、穩健性、極端值
參考文獻
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延伸閱讀
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