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模糊數據統計學


图书基本信息
出版时间:2008-3
出版时间:哈爾濱工業大學出版社
作者:王忠玉,吳柏林
页数:233
书名:模糊數據統計學
封面图片
模糊數據統計學
内容概要
  本書把可利用模糊數據刻畫的模糊現象納入到統計學的研究範疇,將模糊數學的研究思想及方法與統計學融合,並且結合軟計算方法,提出模糊數據描述統計量、模糊數據問卷調查、模糊數據均數估計、模糊數據假設檢驗、模糊數據回歸模型、模糊數據樣本排序及非參數檢驗方法、模糊數據時間數列分析及預測等,闡述深入淺出,理論結合實際,在探討模糊統計基本理論基礎上,構建一套完整的專門研究模糊數據的統計方法體系,反映出發展中的模糊數據統計學的最新成果及趨勢,為研究和處理復雜性數據提供一種新的軟計算方法及理論。    本書可作為數學、應用數學、統計學等專業的本科高年級的前沿專題及研究生教材,也可作為數量經濟學、金融學、心理學、社會學等專業碩士研究生以及對模糊統計感興趣的科技人員的有關教材及參考書。
书籍目录
第1章 引論1.1 人的感知與模糊性1.2 模糊集合與隸屬度1.3 模糊集合運算1.4 模糊矩陣1.5 截集與支集第2章 隸屬函數及軟計算方法2.1 隸屬函數2.2 模糊數據與軟計算2.3 模糊關系2.4 模糊等價關系2.5 語意計量與相似度第3章 模糊數據描述統計量3.1 模糊數據樣本均數3.2 模糊數據樣本眾數3.3 模糊數據樣本中位數3.4 模糊數據統計量的一些性質第4章 模糊數據問卷調查4.1 社會思維的分歧性與模糊性4.2 模糊數據問卷設計與特征獲取4.3 模糊數據測量表4.4 個案研究︰選民投票意向與選情預測4.5 結論附表4.1 樂觀測量表附表4.2 ABC市長選民投票意向問卷第5章 模糊數據均數估計5.1 模糊數據總體均數5.2 模糊數據總體均數最佳估計方法5.3 模糊數據估計量的評判準則第6章 模糊數據假設檢驗6.1 距離6.2 模糊數據總體均數檢驗6.3 模糊分類數據的卡方同質性檢驗第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 結論附表7.1 中國台灣69個茶樹品種春季制茶質量的評分比較附表7.2 中國台灣69個茶樹品種全年制茶質量的評分比較附表7.3 中國台灣69個茶樹品種春茶的分類結果附表7.4 中國台灣69個茶樹品種全年的分類結果附表7.5 中國台灣69個茶樹品種春茶制茶質量加權模糊聚類分析附表7.6 中國台灣69個茶樹品種全年制茶質量加權模糊聚類分析第8章 模糊數據回歸模型及應用8.1 模糊數據回歸簡介8.2 模糊數據回歸建構8.3 模糊數據回歸的參數估計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 模糊數據樣本排序及非參數檢驗方法9.1 模糊數據樣本排序9.2 模糊數據中位數的符號檢驗及應用9.3 模糊數據樣本排序方法應用于威爾克森符號秩檢驗9.4 模糊數據樣本排序方法應用于威爾克森秩和檢驗9.5 模糊數據樣本排序方法應用于克魯斯考爾和沃利斯秩檢驗9.6 結論第10章 模糊數據時間數列分析及預測10.1 引言10.2 模糊數據時間數列的統計分析10.3 模糊數據自回歸時間數列(FAR(p))10.4 模糊數據時間數列模型建立10.5 景氣對策信號實例10.6 結論第11章 問題及展望附錄參考文獻
章节摘录
  第1章 引论  第1章和第2章是全书的内容基础。第1章以人对事物现象认识的感知与模糊性作为切入点,阐述模糊性是人对事物认识的一种表征及反应。然后,引入模糊集合的定义及刻画模糊集合的表示函数——隶属度(Membership),对模糊集合的各种运算、模糊矩阵、模糊截集以及支集等内容进行较详细的讨论,并以各种事例阐明概念和运算。  对于已经学习过模糊数学的人来说,可以直接从第3章模糊数据描述统计量开始阅读及学习。对于那些没有模糊数学知识的人来说,第1章和第2章的内容则是极为基本而必需的,因为它们对学习后续各章的知识提供刻画与表述模糊现象的认识框架及数量化描述方法。本书内容写作的自给自足特点正是为以前没有学习过模糊数学知识的人而设计的。  1.1 人的感知与模糊性  人类的思维主要是源于对自然现象和社会现象的认知意识,而人类的知识语言也会因本身的主观意识、时间、环境以及分析事情的角度不同而具有模糊性。模糊理论的产生即是参考人类思维方式对环境所用的模糊测度与分类原理,给予较稳健的描述方式,以便处理多元复杂的暖昧关系与不确定性现象。  通常,人类思维有两种形式,一种为形式化思维(Formal Thinking),另一种为模糊思维(Fuzzy Thinking);前者具有逻辑性和顺序性的思考,而后者则是全体性和综合性的思考。当面临决策判断而进行思考时,基于形式化思维的二元逻辑,常常很难表示出人类思考的多元逻辑特性。
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  本书内容自给自足,第1章和第2章是全书的基础内容,介绍模糊数学的基本知识,并阐述模糊数据的一些软计算方法等。而从第3章至第10章为本书的重点内容——模糊数据统计学,内容涉及模糊数据问卷调查,模糊聚类分析,模糊数据回归分析,模糊数据非参数统计,模糊数据时间数列分析及预测。我们列举出社会科学的一些应用实例,比如模糊问卷调查表,乐观测量表,风景区满意度调查,茶叶模糊分类,模糊回归及景气循环,模糊时间数列。第11章内容涉及当今模糊数据统计学发展中所遇到的问题与前景。本书内容新颖,阐述深入浅出,理论结合实际,反映出发展中的模糊数据统计学的最新成果及趋势,为社会科学中的数量化方法及理论提供一种新颖的软计算方法及理论。期望以此抛砖引玉,开创21世纪模糊数据统计理论及应用研究的崭新领域。
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