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內容簡介
本書以軟體計算方法，配合模糊集合理論，定義出模糊樣本均數，模糊樣本眾數及模糊中位數，並給訂很多相關之性質。針對模糊參數之估計量，提出適當可行估計法的評判準則。對於古典的統計檢定必須陳列明確的假設。當檢定兩母體平均數是否有差異時，虛無假設是「兩個平均數相等」。
然而，有時我們想要知道的只是兩平均值是否模糊相等，此傳統的檢定方法並不適用於這種包含不確定性的模糊假設檢定。因此本書提出基於模糊樣本之統計檢定方法，針對模糊均數相等，模糊屬於與卡方齊一性檢定作一進一步探討。
然而，有時我們想要知道的只是兩平均值是否模糊相等，此傳統的檢定方法並不適用於這種包含不確定性的模糊假設檢定。因此本書提出基於模糊樣本之統計檢定方法，針對模糊均數相等，模糊屬於與卡方齊一性檢定作一進一步探討。
目錄
第１章 緒言
第２章 隸屬度函數與軟計算方法
2.1 隸屬度函數與模糊數
2.2 模糊集合的軟運算
2.3 語意計量與相似度
第３章 模糊敘述統計量
3.1 模糊樣本均數
3.2 模糊樣本眾數
3.3 模糊樣本中位數
3.4 模糊統計量的一些性質
第４章 模糊問卷調查
4.1 社會思維的分歧性與模糊性
4.2 模糊問卷設計與特徵攫取
4.3 模糊量表
4.4 個案研究:選民投票意向與選情預測
4.5 結論
第５章 模糊均數估計
5.1 模糊母體均數
5.2 模糊母體均數最佳估計方法
5.3 模糊估計量之評判準則
第６章 模糊假設檢定
6.1 距離與決策準則
6.2 模糊母體均數檢定
6.3 模糊類別資料之卡方 齊一性檢定
第７章 模糊聚類分析
7.1 模糊聚類法.
7.2 模糊權重分析與判定程序
7.3 加權模糊分類
7.4 茶葉等級分類實例
7.5 結論
第８章 模糊迴歸模式及應用
8.1 模糊迴歸簡介
8.2 模糊迴歸建構
8.3 模糊迴歸的參數估計
8.4 景氣對策信號實例
8.5 籃球比賽攻防策略實例
8.6 結論
第９章 模糊樣本排序及無母數檢定方法
9.1 模糊樣本之排序
9.2 模糊中位數於符號檢定(Sign test)之應用
9.3 模糊樣本排序方法應用於威克生符號等級檢定
9.4 模糊樣本排序方法應用於威克生等級和檢定
9.5 模糊樣本排序方法應用於Kruskal-Wallis檢定
9.6 結論
第10章 模糊時間數列分析與預測
10.1 前言
10.2 模糊時間數列的軟統計分析
10.3 模糊自迴歸時間數列(FAR(p))
10.4 模糊時間數列模式建構
10.5 景氣對策信號實例
10.6 結論
第２章 隸屬度函數與軟計算方法
2.1 隸屬度函數與模糊數
2.2 模糊集合的軟運算
2.3 語意計量與相似度
第３章 模糊敘述統計量
3.1 模糊樣本均數
3.2 模糊樣本眾數
3.3 模糊樣本中位數
3.4 模糊統計量的一些性質
第４章 模糊問卷調查
4.1 社會思維的分歧性與模糊性
4.2 模糊問卷設計與特徵攫取
4.3 模糊量表
4.4 個案研究:選民投票意向與選情預測
4.5 結論
第５章 模糊均數估計
5.1 模糊母體均數
5.2 模糊母體均數最佳估計方法
5.3 模糊估計量之評判準則
第６章 模糊假設檢定
6.1 距離與決策準則
6.2 模糊母體均數檢定
6.3 模糊類別資料之卡方 齊一性檢定
第７章 模糊聚類分析
7.1 模糊聚類法.
7.2 模糊權重分析與判定程序
7.3 加權模糊分類
7.4 茶葉等級分類實例
7.5 結論
第８章 模糊迴歸模式及應用
8.1 模糊迴歸簡介
8.2 模糊迴歸建構
8.3 模糊迴歸的參數估計
8.4 景氣對策信號實例
8.5 籃球比賽攻防策略實例
8.6 結論
第９章 模糊樣本排序及無母數檢定方法
9.1 模糊樣本之排序
9.2 模糊中位數於符號檢定(Sign test)之應用
9.3 模糊樣本排序方法應用於威克生符號等級檢定
9.4 模糊樣本排序方法應用於威克生等級和檢定
9.5 模糊樣本排序方法應用於Kruskal-Wallis檢定
9.6 結論
第10章 模糊時間數列分析與預測
10.1 前言
10.2 模糊時間數列的軟統計分析
10.3 模糊自迴歸時間數列(FAR(p))
10.4 模糊時間數列模式建構
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10.6 結論
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