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      Statistical inference for regression models with vague data

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      This paper deals with some statistical inferences for linear regression models with vague data. Especially, the least squares estimation for the fuzzy regression parameters of the models based on fuzzy-valued data is studied, and analogues of normal equations and fuzzy-type least squares. estimators .are derived. Some estimation procedures and testing hypotheses for the fuzzy parameters of the models based on vague data are proposed. Some hypotheses about fuzzy regression parameters are tested using a unified approach. In particular, it is shown how the theory developed for the traditional least squares estimation with precise data can be extended to the fuzzy data case. Several examples illustrate these results.
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      This paper deals with some statistical inferences for linear regression models with vague data. Especially, the least squares estimation for the fuzzy regression parameters of the models based on fuzzy-valued data is studied, and analogues of normal e...

      This paper deals with some statistical inferences for linear regression models with vague data. Especially, the least squares estimation for the fuzzy regression parameters of the models based on fuzzy-valued data is studied, and analogues of normal equations and fuzzy-type least squares. estimators .are derived. Some estimation procedures and testing hypotheses for the fuzzy parameters of the models based on vague data are proposed. Some hypotheses about fuzzy regression parameters are tested using a unified approach. In particular, it is shown how the theory developed for the traditional least squares estimation with precise data can be extended to the fuzzy data case. Several examples illustrate these results.

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