Resumen

La estadística clásica y muchos métodos de minería de datos se basan en la significancia estadística como único criterio para evaluar hipótesis alternativas. Es muy útil para descubrir la diferencia significativa existente entre las muestras así como entre la población o entre dos muestras. Pero en este artículo, los investigadores intentan aplicar los conceptos de prueba de hipótesis de grupos difusos entre múltiples grupos de muestras del mismo tamaño o diferentes, a través de la comparación de parámetros como la media, la desviación estándar, y así sucesivamente. Por lo tanto, podemos comparar multigrupos de manera que tengan diferencias significativas en su media o desviación estándar u otros parámetros a través de la prueba de hipótesis difusas de multigrupos. Los autores introdujeron e investigaron los conceptos por primera vez a través de un análisis difuso que puede decidir qué grupo(s) o muestras pueden ser tomados para una investigación adicional y si son rechazados o aceptados, y por lo tanto, la siguiente discusión proporciona las

• Materias:Algoritmo de búsqueda Características infrarrojas Retraso difuso Efecto de termoforesis Interpolación
• Subjects:Search algorithm Infrared features Fuzzy delay Thermophoresis effect Interpolation
• Palabras claves:Estadísticas; Métodos de minería de datos; Significación estadística; Pruebas de grupo difusas; Problema de hipótesis; Multigrupos
• Keywords:Statistics; Data mining methods; Statistical significance; Fuzzy group testing; Hypothesis problem; Multigroups