Datenqualität, Genauigkeit bzw. Ungenauigkeit von Daten und anderen Informationen sind grundlegende Aspekte von Messungen und Beobachtungen, die quantitativ beschrieben werden müssen, um unrealistische Resultate von Analysen zu vermeiden. In vielen praktischen Anwendungen erscheint die Angabe...

Statistical hypothesis testing is very important for finding decisions in practical problems. Usually, the underlying data are assumed to be precise numbers, but it is much more realistic in general to consider fuzzy values which are non-precise numbers. In this case the test statistic will also...