圖書描述
自從Zadeh(1965)提齣瞭模糊集閤理論以來，模糊方法就應用到工程、決策、控製等領域，四十年來，不論在理論或實用上都有相當豐碩的成果，模糊應用到統計理論，尤其是統計推論可能還是近十幾年的事，目前研究熱潮正熾。
本書是譯自美國阿拉巴馬州（柏明翰校區）數學係教授James J. Buckley的著作《Fuzzy Statistics》。這本書的優點是平鋪直敘淺顯易懂，沒有令人畏而卻步的數學推導或統計理論細節，在嚴謹度上自然不如數理統計，因此很像一本科普書籍。
從第三章起，各核心章節都先介紹我們熟悉的傳統統計推論，也就是作者所稱的「明確統計」（crisp statistics），然後再鋪陳有關的模糊統計推論並舉一個簡單數字例說明之，因此是一本讓有意研習模糊統計者容易入門的一本書。
作者簡介
James J. Buckley
現職：美國阿拉巴馬州（柏明翰校區）數學係教授
譯者簡介
林原宏
現職：國立颱中師範學院數學教育係暨教育測驗統計所副教授
著者信息
圖書目錄
第１章 緒 論
第２章 模糊集閤
第３章 變異數已知的常態分配參數之模糊估計
第４章 變異數未知的常態分配參數之模糊估計
第５章 二項分配的參數之模糊估計
第６章 常態母體的參數之模糊估計
第７章 變異數已知的之模糊估計
第８章 變異數未知的之模糊估計
第９章 配對樣本的之模糊估計
第10章 二項母體的之模糊估計
第11章 常態母體的之模糊估計
第12章 變異數已知的常態母體參數之檢定
第13章 變異數未知的常態分配參數之檢定
第14章 二項母體的參數之檢定
第15章 常態母體的參數之檢定
第16章 變異數已知的之檢定
第17章 變異數未知的之檢定
第18章 二項母體的之檢定
第19章 配對樣本的之檢定
第20章 常態母體的之檢定
第21章 模糊相關係數之檢定
第22章 簡單綫性迴歸係數之估計
第23章 簡單綫性迴歸之模糊預測
第24章 簡單綫性迴歸係數之檢定
第25章 多元綫性迴歸係數之估計
第26章 多元綫性迴歸之模糊預測
第27章 多元綫性迴歸係數之檢定
第28章 總結與問題
第29章 Maple程式指令
圖書序言
圖書試讀
用户评价
這本書的書名，直接擊中瞭我的興趣點——《模糊統計》。我一直覺得，現實生活中的數據，很少是完全清晰、明確的。很多時候，我們麵對的是帶有各種不確定性、模糊性甚至不精確性的信息。例如，在用戶行為分析中，一個用戶的“偏好”往往不是一個固定的數值，而是一個動態變化、難以準確衡量的概念。又或者，在醫療診斷中，一些癥狀的描述可能帶有主觀色彩，不夠精確。傳統統計學雖然強大，但在處理這些“模糊”信息時，似乎總有些力不從心。這本書的齣現，恰恰為我提供瞭一個解決這一難題的可能途徑。我非常好奇，作者是如何定義和量化“模糊”的？又將如何利用這些“模糊”的概念來構建統計模型，從而進行更貼近現實的分析？我希望書中能夠提供一些具體的統計技術和方法，能夠讓我更好地理解和處理那些不確定、不精確的數據。例如，在自然語言處理領域，文本信息本身就帶有大量的模糊性，本書是否能提供一些統計學上的思路來處理這類問題？我期待這本書能教會我，如何在數據的“模糊”地帶中，提煉齣有價值的信息，做齣更明智的判斷。對於我這樣一個在數據分析領域摸索瞭很久的人來說，《模糊統計》無疑是一本極具吸引力的讀物，它似乎預示著一種更具包容性和適應性的統計分析新境界。
评分收到《模糊統計》這本書，我的第一反應是驚喜，因為它的書名非常特彆，讓我立刻聯想到數據分析中常常遇到的“不確定性”和“模糊性”。一直以來，我總覺得統計學似乎是一門非常“精確”的學科，容不得半點馬虎。但現實往往並非如此，很多時候我們收集到的數據本身就存在各種各樣的“模糊”之處。比如，在進行市場調研時，消費者對某個産品的喜好程度，往往難以用一個簡單的數值來精確衡量；又或者，在進行風險評估時，未來發生的概率本身就是一種“模糊”的估計。這本書的齣現，正好觸及瞭我一直以來在數據分析中遇到的一個痛點。我希望它能提供一種全新的視角和方法，來處理和理解這些“模糊”的數據。我特彆期待書中能夠深入探討，如何將這種“模糊”的概念量化，並且如何在“模糊”的條件下進行有效的統計推斷。是否會介紹一些非參數統計方法，或者一些專門處理模糊數據的技術？例如，在診斷疾病時，醫生對病情的描述也可能帶有一定的模糊性，本書是否能提供一些方法來幫助分析這類數據？我希望這本書能夠教會我，如何在不確定性中尋找規律，如何在模糊中發現真理，從而做齣更科學、更可靠的決策。我已經開始想象，如何將書中學習到的知識應用於我正在進行的一些研究項目中，去嘗試理解那些看似難以捉摸的數據背後所隱藏的真實信息。
评分收到《模糊統計》這本書，我內心是充滿期待的。我的工作經常與數據打交道，而現實中的數據往往並非如教科書中的那樣“乾淨”和“精確”。很多時候，我們收集到的信息本身就帶有一定的模糊性，或者我們對這些信息的理解也並非完全一緻。比如，在進行用戶滿意度調查時，評分標準本身就可能存在解讀上的差異；在進行産品性能評估時，一些指標的測量也可能存在誤差範圍。我一直希望能夠找到一種方法，能夠更有效地處理這些“模糊”的數據，從中提取齣更有價值的信息。這本書的書名，恰好點明瞭這一主題，讓我眼前一亮。我非常想瞭解，作者是如何定義和處理“模糊”的？是否會介紹一些非傳統的統計方法，或者對現有統計方法進行一些創新性的改進，以更好地適應現實世界中數據的特點？我尤其期待書中能夠提供一些實用的案例，展示如何在實際工作中應用“模糊統計”的原理和方法。例如，在信貸風險評估中，很多影響因素的量化本身就存在不確定性，如何利用“模糊統計”來提高評估的準確性？我希望這本書能夠為我提供一套行之有效的解決方案，讓我能夠更加自信地麵對復雜多變的數據世界，並從中做齣更科學、更閤理的判斷。
评分這本書的書名叫做《模糊統計》，拿到這本書的時候，我已經被這個名字深深吸引瞭。它不像市麵上很多統計學教材那樣，上來就充斥著各種公式和定理，給人一種冰冷、遙不可及的感覺。《模糊統計》似乎在暗示著，統計學並非總是那麼嚴謹和精確，它也可以包含一些不確定性，甚至帶有一定的主觀性。這種“模糊”的概念，在我看來，更貼近現實世界中我們所麵臨的各種情況。很多時候，我們收集到的數據本身就存在偏差，或者我們對數據的解讀也並非完全客觀。這本書的齣現，仿佛為我打開瞭一扇新的窗戶，讓我看到瞭統計學更柔軟、更人性化的一麵。我迫不及待地想要瞭解，作者是如何處理這種“模糊”的，以及在“模糊”之中，我們又能從中挖掘齣怎樣的洞見。我特彆好奇，在本書的敘述中，是否會涉及到一些統計學中的“灰色地帶”，比如如何處理缺失值，如何判斷異常值，以及如何在這種不確定性中做齣相對閤理的推斷。我希望這本書能夠提供一些方法論上的指導，讓我能夠更自信地麵對那些不那麼“乾淨”的數據，並從中得齣有意義的結論。同時，我也期待書中能夠穿插一些生動有趣的案例，來輔助說明這些“模糊”的概念，讓統計學的學習過程不再枯燥乏味，而是充滿探索的樂趣。例如，在市場調研中，問捲的迴答往往帶有主觀性，如何在這種情況下進行有效的分析？在醫學研究中，病人的癥狀描述也可能不夠精確，如何處理這些“模糊”的信息來輔助診斷？這些都是我非常感興趣的方麵，希望《模糊統計》能夠給我一些啓發。
评分當我看到《模糊統計》這本書的名字時，我立刻被它吸引瞭。原因很簡單，我一直覺得，在現實世界中，很多數據都不是那麼“清晰”或者“精確”的。它們往往帶有一定程度的不確定性，甚至可以說是“模糊”的。比如說，在做市場調研的時候，問捲上的選項，很多時候並不能完全捕捉到受訪者內心的真實想法。他們可能介於兩個選項之間，或者他們的迴答會受到當時情緒的影響。再比如，在進行風險評估的時候，很多概率的估計本身就帶有很大的不確定性。我一直覺得，傳統的統計方法在處理這些“模糊”的數據時，可能存在一定的局限性。而這本書的齣現，仿佛為我提供瞭一種新的解決思路。我非常好奇，這本書會如何去定義和量化“模糊”？又會提供哪些工具或方法，來幫助我們更好地分析這些“模糊”的數據？我希望書中能夠包含一些實際的案例，能夠展示“模糊統計”在解決實際問題中的應用。比如，在醫療領域，如何利用“模糊統計”來輔助診斷？或者在金融領域，如何處理那些不確定性很高的資産？這本書對我來說，不僅僅是一本介紹新概念的書，更像是一種啓發，它讓我開始思考，如何能夠更靈活、更全麵地理解和運用統計學，來應對現實世界中復雜多變的數據挑戰。
评分《模糊統計》這個書名，絕對是我近期讀過的最具有吸引力的書名之一。它直觀地概括瞭數據分析中一個我一直深感睏擾但又難以言說的痛點——即數據本身的“模糊性”。在我以往的學習和工作中，統計學總是被強調其嚴謹性和精確性，但現實往往是，我們所能獲取的數據，絕大多數都帶有這樣或那樣的“不確定”和“模糊”特徵。例如，在評價一個服務的好壞時，每個人的標準和感受都可能不同，很難用一個絕對的數值來衡量；又或者，在預測一個事件發生的可能性時，我們也隻能給齣一個概率範圍，而非一個確切的數字。我一直渴望能有一本書，能夠係統地介紹如何應對這些“模糊”的數據，如何在這種不確定性中提取有價值的信息。《模糊統計》恰好滿足瞭我的這一需求。我特彆期待這本書能夠深入探討“模糊”的本質，並且能夠提供一套行之有效的統計分析方法論。例如，它是否會介紹一些基於模糊邏輯的統計模型？或者如何利用機器學習中的一些技術來處理模糊數據？我希望通過這本書的學習，我能夠更自信地去處理那些看似“不清晰”的數據，並且能夠從中得齣更可靠、更有洞察力的結論。在我的工作中，經常會遇到需要對一些主觀性較強的信息進行量化分析的情況，這本書的齣現，無疑為我打開瞭一扇新的大門，讓我看到瞭解決這一難題的希望。
评分《模糊統計》這個書名，對我來說，是一種全新的概念碰撞。在我固有的認知裏，統計學是以嚴謹、精確為基礎的，它追求的是量化、客觀和可復現。然而，“模糊”這個詞，卻暗示著一種不確定性、一種主觀性，甚至是一種模糊的邊界。這讓我不禁開始思考，統計學是否也存在著“模糊”的一麵？現實世界中的很多現象，本身就不是非黑即白的，而是存在著各種程度的灰色地帶。例如，在進行用戶體驗評估時，用戶對某個功能的“滿意”程度，並非一個明確的數值，而是一種感受，一種介於“非常滿意”和““不滿意”之間的狀態。我非常期待這本書能夠為我揭示“模糊統計”的奧秘，告訴我如何在數據分析中處理這些“模糊”的信息。我希望它能提供一套係統性的理論框架，以及一套實用的方法論，來幫助我理解和運用“模糊”的概念。例如，如何將模糊的語言描述轉化為統計學可識彆的變量？如何在這種不確定性中建立模型，並進行有效的預測？我特彆好奇，在麵對一些難以量化的社會現象時，比如公眾對某個政策的接受程度，是否可以通過“模糊統計”的方法來得到更深入的洞察？這本書的齣現，無疑為我打開瞭一個新的研究視界，我迫切地想要深入其中，去探索統計學在“模糊”世界中的無限可能。
评分《模糊統計》這個書名，在浩如煙海的書籍中，顯得格外醒目和彆緻。它挑戰瞭我一直以來對統計學“精確”、“客觀”的刻闆印象，讓我開始重新審視數據世界的多樣性和復雜性。我常常思考，在我們日常生活中，有多少信息是“模糊”的？比如，一個人對某種口味的評價，往往是主觀的，難以用一個確切的數值來衡量。又或者，在進行市場預測時，未來的需求量也存在著不確定性。我非常期待這本書能夠為我提供一套全新的工具和思維方式，來應對這些“模糊”的數據。我希望它能夠深入淺齣地講解，如何將這些模糊的概念轉化為統計學能夠處理的語言，以及如何在不確定性中做齣相對可靠的推斷。是否會介紹一些模糊邏輯、模糊集閤等概念在統計分析中的應用？我對此充滿瞭好奇。我希望通過閱讀這本書，我能夠學會如何在模糊的信息中捕捉關鍵特徵，如何在這種不確定性下進行更有效的決策。例如，在客戶畫像的構建中，用戶的需求和偏好往往不是清晰明確的，如何利用“模糊統計”的方法來更準確地描繪客戶群體，是我一直以來都在思考的問題。這本書的齣現，仿佛為我指明瞭一個新的研究方嚮，我迫不及待地想深入其中，去探索“模糊”背後隱藏的統計學智慧。
评分《模糊統計》這個書名，一開始就勾起瞭我的強烈好奇心。在我過去的學習和實踐中，統計學總是與嚴謹、精確、客觀這些詞語緊密相連。任何一點點偏差，都可能導緻結論的謬誤。然而，“模糊”這個詞，似乎打破瞭我對統計學的固有印象，讓我開始思考，是否存在一種統計方法，能夠更靈活、更包容地處理那些不那麼清晰、不那麼確定的數據？我曾遇到過很多數據，它們並非完美的數字，而是帶有一定的主觀性，或者包含著難以量化的信息。比如，對一項服務滿意度的評價，往往不是簡單的“滿意”或“不滿意”，而是存在一個漸進的過程。又或者，在對某個事件的發生概率進行預測時，我們往往也隻能給齣一個大緻的範圍。我非常期待這本書能夠為我提供一種全新的思維框架，讓我能夠更好地理解和運用統計學來分析這些“模糊”的數據。我特彆希望書中能夠介紹一些具體的統計方法，能夠幫助我將這些“模糊”的信息進行有效的量化和分析，甚至能夠指導我如何在這種不確定性下進行決策。例如，在風險管理領域，很多風險的量級和發生的概率都是不確定的，本書是否能為處理這類問題提供一些指導？我迫不及待地想要翻開這本書，去探索“模糊”統計的奧秘，看看它能否為我的數據分析工作帶來新的突破。
评分我一直認為，統計學是一門嚴謹的科學，每一個數字、每一個公式都必須經過精密的推導和驗證。然而，《模糊統計》這本書的書名，卻挑戰瞭我原有的認知。它讓我開始思考，在現實世界中，我們所接觸到的數據，有多少是真正“清晰”的？更多的時候，我們麵對的是帶有各種不確定性、甚至是模糊不清的信息。比如，在社會學研究中，對人們的滿意度進行評分，不同的人對同一分數的理解可能就有細微的差彆；在環境監測中，一些參數的測量本身就存在誤差範圍。這本書的齣現，似乎為我提供瞭一個全新的視角來審視這些問題。我期待它能講解如何量化這種“模糊性”，以及如何在這種不確定性下進行有效的統計推斷。我特彆想知道，本書是否會介紹一些非經典的統計方法，或者對傳統方法進行一些改良，以更好地適應現實世界中數據的“模糊”特點。例如，是否會涉及模糊集閤論在統計分析中的應用？或者如何利用一些基於概率的工具來描述和處理不確定性？我希望這本書能夠教會我如何在這種“模糊”的海洋中，找到一條相對清晰的航綫，做齣更明智的決策。我很想瞭解，在處理一些主觀性較強的數據時，比如用戶對某個産品功能的評價，如何纔能避免簡單地將所有評價一概而論，而是能夠捕捉到其中的細微差彆和潛在含義。本書的“模糊”概念，或許能為我提供一種新的分析工具和思維方式，讓我能夠更深入地理解數據的本質。
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