BazEkon - Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie

BazEkon home page

Meny główne

Autor
Ostasiewicz Walenty
Tytuł
Certainty And Uncertainty Versus Precision And Vagueness
Pewność i niepewność kontra precyzja i nieostrość
Źródło
Badania Operacyjne i Decyzje, 2003, nr 4, s. 139-148, bibliogr. 12 poz.
Operations Research and Decisions
Słowa kluczowe
Rachunek prawdopodobieństwa, Zbiory rozmyte
Calculus of probability, Fuzzy sets
Uwagi
streszcz., summ.
Abstrakt
Przedstawiono, niepodzielany przez wiŠkszość autorów zajmujących się zbiorami rozmytymi, pogląd, że niepewność i nieostrość są to dwa istotnie różne zjawiska empiryczne i dlatego muszą być wyjaśnione lub tylko opisywane za pomocą różnych teorii: teorii prawdopodobieństwa i teorii zbiorów rozmytych. Stwierdzenia pierwszej z tych dwóch teorii są weryfikowalne w pewnym modelu, to znaczy, że stwierdzenia te mogą być prawdziwe lub fałszywe. Typowe wyrażenia zbiorów rozmytych zaś nie są interpretowalne, w sensie interpretacji semantycznej, w żadnej dziedzinie, one same stanowią raczej pewien rodzaj interpretacji. Wyrażenia takie nie są więc ani prawdziwe, ani fałszywe.

In this paper it is argued that uncertainty and vagueness are two distinct empirical phenomena and they must be explored by means of two distinct theories: probability theory and fuzzy sets theory respectively. The assertions of the first theory can be verified to be true or false in some model, on the contrary, the typical expressions of fuzzy sets theory are not interpreted in any domain, they rather form a kind of interpretation.
Dostępne w
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie
Biblioteka Szkoły Głównej Handlowej
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Bibliografia
Pokaż
  1. CALABRESE P., An algebraic synthesis of the foundation of logic and probability, Information Sci., 1987, 42, 187-237.
  2. DUBOIS D., PRADE H., Conditional object as nonmonotonic consequence relationships, IEEE Trans. on Systems, Man and Cybernetics, 1994, 24, 1724-1740.
  3. GOGUEN J.A., The logic of inexact concepts, Synthese, 1968, 19, 325-373.
  4. HACKING I., The emergence of probability, Cambridge University Press, New York, 1975.
  5. KLIR G., YUAN B., Fuzzy Sets and Fuzzy Logic, Prentice Hall, New Jersey, 1995.
  6. NARENS L., Abstract measurement theory, The MIT Press, 1985.
  7. OSTASIEWICZ W., Some philosophical aspects of fuzzy sets. Fuzzy Economic Review, 1996, 1, 3-33.
  8. ROBERTS F., Tolerance geometry, Notre Dame Journed of Formal Logic, 1973, 1, 68-76.
  9. RESCHER N., Introduction to Logic, St. Martin's Press, New York, 1964.
  10. SHAFER G., A mathematical theory of evidence, Princeton, New York, 1976.
  11. TARSKI A., Introduction to logic, Oxford University Press, New York, 1954.
  12. ZADEH L., Fuzzy Sets, Information and Control, 1965, vol. 8, 338-353.
Cytowane przez
Pokaż
ISSN
1230-1868
Język
eng
Udostępnij na Facebooku Udostępnij na Twitterze Udostępnij na Google+ Udostępnij na Pinterest Udostępnij na LinkedIn Wyślij znajomemu