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第1章 引论1

1.1 人的感知与模糊性1

1.2 模糊集合与隶属度3

1.3 模糊集合运算6

1.4 模糊矩阵10

1.5 截集与支集12

第2章 隶属函数及软计算方法18

2.1 隶属函数18

2.2 模糊数据与软计算25

2.3 模糊关系33

2.4 模糊等价关系37

2.5 语意计量与相似度39

第3章 模糊数据描述统计量44

3.1 模糊数据样本均数45

3.2 模糊数据样本众数47

3.3 模糊数据样本中位数51

3.4 模糊数据统计量的一些性质54

第4章 模糊数据问卷调查60

4.1 社会思维的分歧性与模糊性60

4.2 模糊数据问卷设计与特征获取62

4.3 模糊数据测量表65

4.4 个案研究：选民投票意向与选情预测75

4.5 结论87

附表4.1 乐观测量表88

附表4.2 ABC市长选民投票意向问卷89

第5章 模糊数据均数估计91

5.1 模糊数据总体均数91

5.2 模糊数据总体均数最佳估计方法97

5.3 模糊数据估计量的评判准则102

第6章 模糊数据假设检验104

6.1 距离104

6.2 模糊数据总体均数检验107

6.3 模糊分类数据的卡方同质性检验110

第7章 模糊聚类分析113

7.1 模糊聚类法113

7.2 模糊权重分析与判定程序121

7.3 加权模糊分类126

7.4 茶叶等级分类实例128

7.5 结论132

附表7.1 中国台湾69个茶树品种春季制茶质量的评分比较133

附表7.2 中国台湾69个茶树品种全年制茶质量的评分比较134

附表7.3 中国台湾69个茶树品种春茶的分类结果135

附表7.4 中国台湾69个茶树品种全年的分类结果136

附表7.5 中国台湾69个茶树品种春茶制茶质量加权模糊聚类分析137

附表7.6 中国台湾69个茶树品种全年制茶质量加权模糊聚类分析137

第8章 模糊数据回归模型及应用138

8.1 模糊数据回归简介138

8.2 模糊数据回归建构139

8.3 模糊数据回归的参数估计140

8.4 景气对策信号实例145

8.5 篮球比赛攻防策略实例148

8.6 结论153

第9章 模糊数据样本排序及非参数检验方法155

9.1 模糊数据样本排序155

9.2 模糊数据中位数的符号检验及应用158

9.3 模糊数据样本排序方法应用于威尔克森符号秩检验160

9.4 模糊数据样本排序方法应用于威尔克森秩和检验162

9.5 模糊数据样本排序方法应用于克鲁斯考尔和沃利斯秩检验164

9.6 结论165

第10章 模糊数据时间数列分析及预测167

10.1 引言167

10.2 模糊数据时间数列的统计分析172

10.3 模糊数据自回归时间数列（FAR(p)）174

10.4 模糊数据时间数列模型建立177

10.5 景气对策信号实例185

10.6 结论192

第11章 问题及展望194

附录199

附录1 偏大与偏小型隶属函数表199

附录2 二项分布累积概率P(X≤x)=？(？)pi(1-p)n-i203

附录3 标准正态分布累积概念：P(Z≤Za)=？f(z)dz=1-a207

附录4 t分布的临界值：ta(v)P(T≥ta(v))=？f(x;v)dx=a208

附录5 卡方分布的临界值：X？(v)P(x2≥x？(v))=？f(x;v)dx=a209

附录6 F分布的临界值：Fa(v1,v2)P(F≥Fa(v1,v2))=？f(x;v1,v2)dx=a211

附录7 威尔克森符号秩检验概率217

附录8 威尔克森秩和检验概率218

参考文献219