Resumen

En este artículo, estamos interesados en desarrollar un método alternativo de estimación de los parámetros del modelo de regresión híbrido log-Poisson. En nuestro artículo anterior, hemos propuesto un modelo de regresión híbrido log-Poisson donde hemos derivado la expresión analítica de los parámetros difusos. Encontramos que el modelo híbrido proporciona mejores resultados que el modelo clásico de regresión log-Poisson según la predicción del error cuadrático medio y el índice de bondad de ajuste. Sin embargo, en ningún momento hemos tenido en cuenta el valor óptimo de (cut) que es de mayor importancia en la literatura de regresiones difusas. En este artículo, proporcionamos un método alternativo de estimación de nuestro modelo híbrido utilizando un programa de optimización cuadrática y el valor optimizado (cut). El valor esperado del número difuso se utiliza como procedimiento de defusificación para pasar de valores difusos a valores nítidos. Realizamos el modelo híbrido con la estimación alternativa que estamos sugiriendo en dos conj

• Materias:Sistema difuso Lógica difusa Gráficos borrosos Números borrosos
• Subjects:Fuzzy system Fuzzy logic Fuzzy graphs Fuzzy numbers
• Palabras claves:Método de estimación alternativo; Modelo de regresión híbrido log-Poisson; Parámetros difusos; Valor óptimo; Literatura de regresiones difusas; Pagos incrementales
• Keywords:Alternative estimation method; Hybrid log-Poisson regression model; Fuzzy parameters; Optimal value; Fuzzy regressions literature; Incremental payments