模糊統計遇上R語言，激盪齣美麗的火花，成為您統計之路最好運用的工具！
本書在模糊統計導論的基礎上，針對每種模糊統計分析方法提供R語言的撰寫語法，讓讀者更容易應用與計算。
「當有人說他今天感到很快樂時，究竟他對於快樂的認知為何呢？什麼樣的測量標準可以稱得上快樂呢？或是這樣的感覺持續多久的時間以上纔能算是快樂呢？」
模糊理論是一種定量化處理人類語言、思維的新興學門。模糊邏輯並非如字麵上意思那樣的馬虎、不精確，而是麵對生活上各種的不確定性，以更閤理的規則去分析及管理控製，以期得到更有效率、更閤乎人性與智慧的結果。模糊統計並不模糊，它是處理不確定事件的新技術，帶領我們從古典的統計估計與檢定研究計算，進入一個需要軟計算、穩健性的高科技e世代。
原本模糊統計導論就已經建構瞭相當完整的定義與計算公式，但苦於沒有容易操作使用的統計軟體平颱，所幸R語言的成熟，提供瞭一個便於計算與理解模糊統計方法的平颱，透過程式語言的撰寫，更能印證模糊統計方法的各種設想，而且也能由讀者自行撰寫更彈性與多元的語法，讓模糊統計的應用更為廣泛與深入。
圖書描述
好的，這是一份關於一本名為《模糊統計：使用R語言》的圖書的詳細簡介，但請注意，這份簡介將完全不包含您原書的任何主題或內容。我們將聚焦於其他可能的、與統計學相關但主題截然不同的領域，並構建一個詳實、自然的圖書介紹。 --- 《復雜係統中的貝葉斯推斷與計算方法》 簡介：跨越不確定性與計算的鴻溝 在當今數據驅動的世界中，科學研究和工程實踐正越來越多地麵臨著由高維數據、非綫性交互作用以及固有的模型誤差所帶來的嚴峻挑戰。傳統的參數估計方法在處理這些復雜的現實場景時，往往顯得力不從心。本書《復雜係統中的貝葉斯推斷與計算方法》正是為瞭應對這一時代需求而精心撰寫的一部專著。它將前沿的概率建模理論與最先進的計算技術相結閤，為研究人員和高級數據分析師提供瞭一套係統、實用的解決方案，用以在充斥著不確定性的復雜係統中提取可靠的知識。 本書的核心思想在於，通過將貝葉斯方法——這一基於概率的、能夠自然地整閤先驗知識和觀測數據的強大框架——與高效的馬爾可夫鏈濛特卡羅（MCMC）以及近似推斷算法相結閤，實現對極其復雜的概率模型進行精確和可擴展的推斷。 第一部分：復雜模型的理論基石與構建（約400字） 本書首先從理論基礎入手，深入探討瞭現代貝葉斯統計學的核心原理，並將其拓展到傳統正態分布假設之外的更廣闊領域。 第1章：從頻率到概率的範式轉換與應用場景：本章迴顧瞭貝葉斯哲學的核心，強調瞭將不確定性視為可量化變量的優勢。重點討論瞭在處理小樣本、信息稀疏或存在嚴重異常值的數據集時，貝葉斯框架如何通過引入結構化的先驗信息，實現比最大似然估計更為魯棒的推斷。 第2章：層次化模型與結構化先驗：復雜係統往往錶現齣嵌套或分組的結構（例如，在跨越不同地理區域或不同時間段的數據收集）。本章詳細介紹瞭層次化（或多層）貝葉斯模型。我們將演示如何設計信息共享的先驗分布，以允許模型在不同層級之間進行學習，從而有效緩解參數估計的方差問題，特彆是在數據稀疏的子群體中。 第3章：非標準分布與廣義綫性模型：真實世界的數據很少服從理想的正態分布。本章著重於處理具有混閤效應、零膨脹（Zero-Inflated）或負二項分布特徵的數據集。通過將這些非標準似然函數與靈活的先驗分布相結閤，讀者將學會構建能更真實地反映底層數據生成過程的復雜概率模型。 第二部分：尖端計算推斷技術（約600字） 理論模型的強大必須依賴於高效的計算方法來實現參數的後驗分布估計。本書將計算方法論提升到與理論同等重要的地位，詳盡介紹瞭當前計算統計學領域最前沿的算法。 第4章：經典MCMC算法的深入剖析：本章詳細闡述瞭Metropolis-Hastings算法和Gibbs采樣。區彆於其他教材的簡單介紹，我們著重分析瞭它們在處理高維、強相關參數空間時的收斂診斷（如Gelman-Rubin統計量）和效率問題。 第5章：哈密頓濛特卡羅（HMC）與NUTS：HMC因其能夠利用梯度信息來指導采樣路徑，在復雜模型中展示齣遠超隨機遊走MCMC的效率。本章將深入講解HMC的物理直覺、歐拉積分器的數值實現，並重點介紹“No-U-Turn Sampler”（NUTS）——它如何自動適應步長和路徑長度，是現代貝葉斯計算的基石。 第6章：變分推斷（Variational Inference, VI）的原理與實踐：當模型的維度極高，導緻MCMC采樣耗時過長時，近似推斷方法成為必要。本章係統介紹瞭VI的基本思想——將後驗分布的估計轉化為一個可優化的凸優化問題。我們將對比KL散度最小化與期望傳播（Expectation Propagation）的優劣，並討論如何評估變分近似的精度。 第三部分：復雜係統中的應用與案例研究（約500字） 理論和計算方法的融閤隻有在實際應用中纔能體現其價值。本書的最後一部分通過多個前沿領域的案例，展示如何部署這些高級工具。 第7章：動態係統中的狀態空間建模：針對時間序列數據，本章介紹瞭基於粒子濾波（Particle Filtering）和擴展卡爾曼濾波（Extended Kalman Filter）的非綫性狀態空間模型。案例將聚焦於金融波動率建模和環境汙染物的實時追蹤，展示如何對不可觀測的係統狀態進行概率估計。 第8章：網絡結構分析與隨機塊模型：在社會網絡、生物交互網絡等領域，理解節點之間的連接模式至關重要。本章使用貝葉斯隨機塊模型（Stochastic Block Models, SBM）來發現網絡中的潛在社區結構。討論將側重於如何使用MCMC方法處理社區分配變量的離散性，以及如何進行網絡預測。 第9章：高維迴歸與模型選擇的自動化方法：在基因組學和經濟學中，模型包含數韆個候選預測因子。本章探討瞭基於貝葉斯斑點（Bayesian Spike-and-Slab）先驗的自動變量選擇技術。我們還將引入“假設空間搜索”（Hypothesis Space Search）的概念，以高效地探索龐大的模型空間，避免瞭傳統上耗費資源的“全模型”采樣。 結語：展望與工具鏈集成 本書的最終目標是使讀者能夠獨立地設計、實現和診斷復雜的貝葉斯模型。盡管本書的理論推導嚴謹，但我們始終強調實用性。在所有章節中，我們將結閤當前最強大、最靈活的統計編程環境和庫（如 Stan、PyMC 等）的實際代碼示例，確保讀者能將學到的知識立即應用於解決實際的科學難題。掌握本書內容，意味著您將擁有處理現代數據科學中最棘手問題的理論深度和計算能力。
著者信息
作者簡介
吳柏林
現職：國立政治大學應用數學係教授（1993~）
學歷：美國印第安那大學數學博士
經歷：英國劍橋大學客座研究教授（1995）
美國史丹佛大學客座研究教授（1997）
國立政治大學傑齣研究講座（2002、2004）
榮譽：1996年獲國立政治大學優良研究教授獎
1997年獲美國傅布萊特(Fulbright)研究學者獎
2000年獲中華發展基金會講學教授獎（北京大學數學科學院）
多次國科會甲種研究獎
專長：模糊統計、時間數列分析與預測及模糊邏輯與人工智慧
著作：《現代統計學》、《時間數列分析與預測》等專書5本
於國際著名學術期刊發錶論文30餘篇、國內學術期刊論文40餘篇
林鬆柏
現職：國立暨南國際大學教育政策與行政學係教授
學歷：國立暨南國際大學教育政策與行政研究所博士
經歷：國立暨南國際大學教務處副教務長、教學發展中心主任
國立暨南國際大學校務研究中心分析組組長
國立暨南國際大學學務處生輔組組長、校安中心主任
專長：教育政策分析、計量研究方法、教育資料採礦
吳柏林
現職：國立政治大學應用數學係教授（1993~）
學歷：美國印第安那大學數學博士
經歷：英國劍橋大學客座研究教授（1995）
美國史丹佛大學客座研究教授（1997）
國立政治大學傑齣研究講座（2002、2004）
榮譽：1996年獲國立政治大學優良研究教授獎
1997年獲美國傅布萊特(Fulbright)研究學者獎
2000年獲中華發展基金會講學教授獎（北京大學數學科學院）
多次國科會甲種研究獎
專長：模糊統計、時間數列分析與預測及模糊邏輯與人工智慧
著作：《現代統計學》、《時間數列分析與預測》等專書5本
於國際著名學術期刊發錶論文30餘篇、國內學術期刊論文40餘篇
林鬆柏
現職：國立暨南國際大學教育政策與行政學係教授
學歷：國立暨南國際大學教育政策與行政研究所博士
經歷：國立暨南國際大學教務處副教務長、教學發展中心主任
國立暨南國際大學校務研究中心分析組組長
國立暨南國際大學學務處生輔組組長、校安中心主任
專長：教育政策分析、計量研究方法、教育資料採礦
圖書目錄
原序
新版序
1 緒言
1.1 模糊理論之概念
1.2 R 語言語法說明
2 隸屬度函數與軟計算方法
2.1 隸屬度函數與模糊數
2.2 模糊集閤的軟運算
2.3 語意軟計算與相似度
3 模糊敘述統計量
3.1 模糊樣本平均數(fuzzy sample mean)
3.2 模糊樣本眾數(fuzzy sample mode)
3.3 模糊樣本中位數(fuzzy sample median)
3.4 模糊統計量的次序與距離
3.5 模糊統計量的一些性質
4 模糊問捲調查
4.1 社會思維的多元性與模糊性
4.2 模糊問捲設計與特徵攫取
4.3 模糊量錶
4.4 實證研究
5 模糊估計
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
6 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χ2 齊一性檢定
7 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
8 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 模糊迴歸模式估計
8.5 景氣對策信號實例
8.6 傢長教育投資與學生學業成就的相關
8.7 結論
9 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爾卡森符號等級檢定(Wilcoxon signed-rank test)
9.4 模糊樣本排序方法應用於威爾卡森等級和檢定(Wilcoxon rank-sum test)
9.5 模糊樣本排序方法應用於Kruskal-Wallis 檢定（一因子變異數分析）
9.6 結論
10 模糊時間數列分析與預測
10.1 前言
10.2 模糊ARIMA 模型
10.3 區間預測之效率分析
10.4 模糊時間數列模式分析與討論
10.5 實證分析
10.6 區間效率評估的一些性質
10.7 結論
11 模糊相關
11.1 前言
11.2 模糊相關係數
11.3 上網時間與數學成就
11.4 睡眠時間與數學成就
11.5 睡眠時間與上網時間
11.6 數學成就與國文成就
11.7 小結
11.8 教育投資與評量總成績及各科評量關係
11.9 結論與建議
參考文獻
新版序
1 緒言
1.1 模糊理論之概念
1.2 R 語言語法說明
2 隸屬度函數與軟計算方法
2.1 隸屬度函數與模糊數
2.2 模糊集閤的軟運算
2.3 語意軟計算與相似度
3 模糊敘述統計量
3.1 模糊樣本平均數(fuzzy sample mean)
3.2 模糊樣本眾數(fuzzy sample mode)
3.3 模糊樣本中位數(fuzzy sample median)
3.4 模糊統計量的次序與距離
3.5 模糊統計量的一些性質
4 模糊問捲調查
4.1 社會思維的多元性與模糊性
4.2 模糊問捲設計與特徵攫取
4.3 模糊量錶
4.4 實證研究
5 模糊估計
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
6 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χ2 齊一性檢定
7 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
8 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 模糊迴歸模式估計
8.5 景氣對策信號實例
8.6 傢長教育投資與學生學業成就的相關
8.7 結論
9 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爾卡森符號等級檢定(Wilcoxon signed-rank test)
9.4 模糊樣本排序方法應用於威爾卡森等級和檢定(Wilcoxon rank-sum test)
9.5 模糊樣本排序方法應用於Kruskal-Wallis 檢定（一因子變異數分析）
9.6 結論
10 模糊時間數列分析與預測
10.1 前言
10.2 模糊ARIMA 模型
10.3 區間預測之效率分析
10.4 模糊時間數列模式分析與討論
10.5 實證分析
10.6 區間效率評估的一些性質
10.7 結論
11 模糊相關
11.1 前言
11.2 模糊相關係數
11.3 上網時間與數學成就
11.4 睡眠時間與數學成就
11.5 睡眠時間與上網時間
11.6 數學成就與國文成就
11.7 小結
11.8 教育投資與評量總成績及各科評量關係
11.9 結論與建議
參考文獻
圖書序言
- ISBN：9786263176706
- 規格：平裝 / 344頁 / 19 x 26 x 1.72 cm / 普通級 / 單色印刷 / 初版
- 齣版地：颱灣
- 本書分類：專業/教科書/政府齣版品> 財經類> 統計> 統計軟體
圖書試讀
原序
統計是用來分析、處理自然科學及社會科學資訊的工具。幫助人們在複雜的自然或社會現象中，藉由樣本資料所提供的訊息，經歸納分析、推論檢定、決策、預測等過程，使我們對現實狀況更瞭解，更能明確地處理現實世界的問題。傳統統計學的目的主要針對各類資訊，擬定一套估計檢定的測度方法，其過程包括：(1)設定閤適的理論或模式，(2)蒐集樣本資料，實驗設計、抽樣或模擬，(3)資料分析與研判，(4)估計與檢定，(5)決策或預測。
近年來由於智慧科技發展一日韆裏，研究方法亦不斷地更新。傳統統計分析工具已漸感到不敷應用。一個主要的原因是：如何更有效處理分析日益複雜、巨量的網路情報資料。雖然資料採礦的興起，解決瞭不少資料分析的問題，但是對於如何處理非實數樣本資料，比如區間資料、多值資料形式之模糊樣本，應用架構在實變函數與機率論之傳統統計方法，實在已無法有效地分析與掌控。尤其是我們在決策過程中所遇到的不確定性問題，比我們想像得更為複雜。情報資訊除瞭隨機性外，還包括不完全的資訊，部分已知的知識，或者對環境模糊的描述等。
事實上，我們所獲得的資訊來自測量與感知，而感知資訊中的不確定因素，主要是我們的語言對某些概念錶達模糊所引起的。顯然要做齣比較好的判斷，我們必須盡量將所能得到的資訊都考慮在內。這包括用自然語言描述的行為、意義等之屬性資訊。因此我們需要用機率將模糊概念數學模式化，其實這也展示瞭不確定性的另一種形式。模糊理論是一種定量化處理人類語言思維的一個新興學門。模糊邏輯並非如字麵上意思那樣的馬虎、不精確。而是麵對生活上各種的不確定性，以更閤理的規則去分析去管理控製，以期得到更有效率，更閤乎人性與智慧的結果。模糊統計並不模糊，它是處理不確定事件的新技術，帶領我們從古典的統計估計與檢定研究計算，進入一個需要軟計算、穩健性的高科技e世代。
在傳統的統計推論方法中，為瞭瞭解未知母體參數值，我們常藉由一些評估準則，找齣適當的統計量來對母體參數進行估計。平均數是瞭解母體集中趨勢最重要的母體參數之一，我們常以其不偏估計量，亦即樣本平均數來估計。然而，在日常生活中，母體平均數常為帶有模糊、不確定性的語意變數，或為一可能區間，傳統的估計量評估準則及估計方法便無法適用於此種情形。
本書基於以軟計算方法，配閤模糊集閤理論，定義齣模糊樣本均數、模糊樣本眾數及模糊中位數，並給定很多相關之性質。同時，針對模糊參數之估計量，我們提齣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。當我們想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隻是兩平均值是否模糊相等，此時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。因此本書提齣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進一步探討。
為瞭將傳統統計方法延伸到模糊集閤與係統的實務應用之中，本書將詳細介紹：模糊問捲調查、模糊聚類分析、模糊迴歸分析、模糊無母數統計、模糊時間數列分析與預測、模糊相關分析。我們舉瞭很多社會科學的應用實例，尤其是颱灣生活化例子，如：模糊問捲北市選情預估、樂觀量錶、風景區滿意度調查、颱灣茶葉模糊分類、模糊迴歸與景氣循環、模糊時間數列與股價指數預測等等。期望藉以拋磚引玉，開創21 世紀模糊統計與應用的嶄新領域。
吳柏林於颱北
鞦季，2014
新版序
時光茬苒，距離《模糊統計導論：方法與應用》初版發行已歷15年瞭，雖然在2015年進行部分內容修訂並發行第二版，但因為R語言的開發與廣泛使用，我們在模糊統計的推廣應用多瞭一項強大的生力軍。
原本模糊統計導論就已經建構瞭相當完整的定義與計算公式，但苦於沒有容易操作使用的統計軟體平颱，並不像一般統計分析方法能夠使用常見的套裝軟體進行操作與學習，所以模糊統計在研究或教學的運用就相當受限，讓人對它更為卻步，也更讓人模糊瞭。所幸R語言的成熟，提供瞭一個便於計算與理解模糊統計方法的平颱，透過程式語言的撰寫，更能印證模糊統計方法的各種設想，而且也能由讀者自行撰寫更彈性與多元的語法，讓模糊統計的應用更為廣泛與深入。
本書在模糊統計導論的基礎上，針對每種模糊統計分析方法提供R語言的撰寫語法，並且為瞭讓讀者們能夠逐步瞭解模糊統計的計算過程，所以並不使用既有的R語言套件，而是使用較容易理解與基本的語法來撰寫，像是常用的嚮量定義、迴圈、判斷句等。雖然部分語法會因此多齣許多coding，但我們都會在各語法進行註解說明，能夠減輕讀者還要再學習程式語言的負擔。
本書能夠得以發行，感謝各位讀者來信對模糊統計方法的指教，以及提供瞭許多實務例子，激勵我們不斷思考與提齣各種設想，也使得模糊統計能更為清晰展開在各位麵前，而非其名的模模糊糊。模糊統計的應用還有很大的發展空間，加上各種程式語言的開發使用，相信能為更多人所理解與投入，期待能在本書的拋磚引玉之下，讓模糊統計方法論的發展更為紮實茁壯。
吳柏林
林鬆柏
謹識
鞦季，2021
統計是用來分析、處理自然科學及社會科學資訊的工具。幫助人們在複雜的自然或社會現象中，藉由樣本資料所提供的訊息，經歸納分析、推論檢定、決策、預測等過程，使我們對現實狀況更瞭解，更能明確地處理現實世界的問題。傳統統計學的目的主要針對各類資訊，擬定一套估計檢定的測度方法，其過程包括：(1)設定閤適的理論或模式，(2)蒐集樣本資料，實驗設計、抽樣或模擬，(3)資料分析與研判，(4)估計與檢定，(5)決策或預測。
近年來由於智慧科技發展一日韆裏，研究方法亦不斷地更新。傳統統計分析工具已漸感到不敷應用。一個主要的原因是：如何更有效處理分析日益複雜、巨量的網路情報資料。雖然資料採礦的興起，解決瞭不少資料分析的問題，但是對於如何處理非實數樣本資料，比如區間資料、多值資料形式之模糊樣本，應用架構在實變函數與機率論之傳統統計方法，實在已無法有效地分析與掌控。尤其是我們在決策過程中所遇到的不確定性問題，比我們想像得更為複雜。情報資訊除瞭隨機性外，還包括不完全的資訊，部分已知的知識，或者對環境模糊的描述等。
事實上，我們所獲得的資訊來自測量與感知，而感知資訊中的不確定因素，主要是我們的語言對某些概念錶達模糊所引起的。顯然要做齣比較好的判斷，我們必須盡量將所能得到的資訊都考慮在內。這包括用自然語言描述的行為、意義等之屬性資訊。因此我們需要用機率將模糊概念數學模式化，其實這也展示瞭不確定性的另一種形式。模糊理論是一種定量化處理人類語言思維的一個新興學門。模糊邏輯並非如字麵上意思那樣的馬虎、不精確。而是麵對生活上各種的不確定性，以更閤理的規則去分析去管理控製，以期得到更有效率，更閤乎人性與智慧的結果。模糊統計並不模糊，它是處理不確定事件的新技術，帶領我們從古典的統計估計與檢定研究計算，進入一個需要軟計算、穩健性的高科技e世代。
在傳統的統計推論方法中，為瞭瞭解未知母體參數值，我們常藉由一些評估準則，找齣適當的統計量來對母體參數進行估計。平均數是瞭解母體集中趨勢最重要的母體參數之一，我們常以其不偏估計量，亦即樣本平均數來估計。然而，在日常生活中，母體平均數常為帶有模糊、不確定性的語意變數，或為一可能區間，傳統的估計量評估準則及估計方法便無法適用於此種情形。
本書基於以軟計算方法，配閤模糊集閤理論，定義齣模糊樣本均數、模糊樣本眾數及模糊中位數，並給定很多相關之性質。同時，針對模糊參數之估計量，我們提齣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。當我們想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隻是兩平均值是否模糊相等，此時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。因此本書提齣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進一步探討。
為瞭將傳統統計方法延伸到模糊集閤與係統的實務應用之中，本書將詳細介紹：模糊問捲調查、模糊聚類分析、模糊迴歸分析、模糊無母數統計、模糊時間數列分析與預測、模糊相關分析。我們舉瞭很多社會科學的應用實例，尤其是颱灣生活化例子，如：模糊問捲北市選情預估、樂觀量錶、風景區滿意度調查、颱灣茶葉模糊分類、模糊迴歸與景氣循環、模糊時間數列與股價指數預測等等。期望藉以拋磚引玉，開創21 世紀模糊統計與應用的嶄新領域。
吳柏林於颱北
鞦季，2014
新版序
時光茬苒，距離《模糊統計導論：方法與應用》初版發行已歷15年瞭，雖然在2015年進行部分內容修訂並發行第二版，但因為R語言的開發與廣泛使用，我們在模糊統計的推廣應用多瞭一項強大的生力軍。
原本模糊統計導論就已經建構瞭相當完整的定義與計算公式，但苦於沒有容易操作使用的統計軟體平颱，並不像一般統計分析方法能夠使用常見的套裝軟體進行操作與學習，所以模糊統計在研究或教學的運用就相當受限，讓人對它更為卻步，也更讓人模糊瞭。所幸R語言的成熟，提供瞭一個便於計算與理解模糊統計方法的平颱，透過程式語言的撰寫，更能印證模糊統計方法的各種設想，而且也能由讀者自行撰寫更彈性與多元的語法，讓模糊統計的應用更為廣泛與深入。
本書在模糊統計導論的基礎上，針對每種模糊統計分析方法提供R語言的撰寫語法，並且為瞭讓讀者們能夠逐步瞭解模糊統計的計算過程，所以並不使用既有的R語言套件，而是使用較容易理解與基本的語法來撰寫，像是常用的嚮量定義、迴圈、判斷句等。雖然部分語法會因此多齣許多coding，但我們都會在各語法進行註解說明，能夠減輕讀者還要再學習程式語言的負擔。
本書能夠得以發行，感謝各位讀者來信對模糊統計方法的指教，以及提供瞭許多實務例子，激勵我們不斷思考與提齣各種設想，也使得模糊統計能更為清晰展開在各位麵前，而非其名的模模糊糊。模糊統計的應用還有很大的發展空間，加上各種程式語言的開發使用，相信能為更多人所理解與投入，期待能在本書的拋磚引玉之下，讓模糊統計方法論的發展更為紮實茁壯。
吳柏林
林鬆柏
謹識
鞦季，2021
用户评价
评分
坦白說，市麵上關於統計方法的書籍多如牛毛，但能夠將「模糊理論」這個相對高深的學術概念，轉化成「可以立即上手的R程式碼」的書籍，鳳毛麟角。這本著作的編排邏輯非常符閤一個有基礎但缺乏特定領域知識的讀者的需求。它不是那種一開始就給你滿滿數學公式嚇跑讀者的教科書，而是採取「問題導嚮」的結構。每一章節都圍繞著一個現實世界中「模糊」的問題展開，然後提齣模糊統計的解決方案，最後必然銜接上R語言的實作。這種循序漸進的方式，讓我這個平常隻跟Python混的數據人，也能夠無痛轉移到R的環境中去探索這個新領域。我特別欣賞作者在解釋模糊數值運算時所使用的比喻，它們非常貼近颱灣讀者日常生活中對「差不多」、「有點」這些詞彙的理解，大大降低瞭理論的陌生感。對於想在學術發錶中加入新穎分析方法的同儕來說，這本書絕對是值得入手的一本戰略性工具書。
评分說真的，剛翻開這本書的時候，我的第一反應是：「哇，這內容密度好高！」我不是新手，對統計學基礎有一定的掌握，但模糊統計這塊領域，過去總覺得是個需要深厚數學背景纔能啃下來的硬骨頭。這本書的厲害之處，就在於它沒有犧牲嚴謹性，卻用一種極為清晰的脈絡，引導讀者從最基礎的模糊集閤、隸屬函數的建立開始，逐步推進到更複雜的模糊推論係統。特別是它對於R語言套件的選用與介紹，簡直是為颱灣的研究生和業界的數據分析師量身打造的。不像有些外文書籍，雖然理論講得透徹，但R的實作範例卻過時或不完整。這本的範例程式碼跑起來非常順暢，而且作者很貼心地在程式碼旁加上瞭詳盡的註解，解釋瞭每一步運算背後的統計意義，而不是單純地告訴你「輸入A，輸齣B」。這種「知其然，更知其所以然」的教學方式，對我這種喜歡深究原理的人來說，簡直是天籟之音。它讓我意識到，原來在處理那些「大概」、「差不多」的數據時，我們不再需要勉強自己塞進常態分佈的框架裡，而是有更貼閤現實的工具可以使用。
评分這本《模糊統計：使用R語言》真是讓我這個長期在學術圈打滾的讀者耳目一新！我得說，對於我們這些習慣瞭傳統統計框架的研究者來說，麵對「模糊」這個概念，一開始確實有點手足無措。畢竟在學術論文裡，精確性往往是王道，而模糊性聽起來就像是個「不確定」的代名詞。然而，作者巧妙地將抽象的模糊集閤理論，透過R語言這個強大的工具實踐齣來，這份用心實在值得肯定。書中不隻是理論堆砌，而是非常務實地展示瞭如何將現實世界中那些難以量化的主觀判斷、模糊的邊界條件，轉化成可計算的模型。例如，在探討一些社會科學的問捲調查時，受訪者對於「非常同意」到「完全不同意」之間那種模稜兩可的態度，傳統李剋特量錶很難捕捉，但這本書提供瞭一套具體可操作的方法，讓數據分析的層次更上一個樓颱。我特別欣賞它在R程式碼部分著墨甚深，對於想跨足這個領域的初學者來說，直接複製貼上並修改參數的便利性，大大降低瞭學習麯線的陡峭程度。總而言之，它成功地彌閤瞭理論與實務之間的鴻溝，讓「模糊」不再是個難以捉摸的詞彙，而是能被精準分析的對象。
评分這本《模糊統計：使用R語言》對我個人的研究助益非常大，尤其是在我的領域——工程管理方麵，許多決策過程涉及的標準都是非常主觀的，例如「產品的可靠度」、「供應鏈的韌性」等，這些都很難用單純的數值來定義。過去我們可能用德菲法（Delphi Method）來做專傢打分，然後再用傳統統計去平均，這樣做其實犧牲瞭太多個體判斷的細微差異。這本書提供瞭一個強而有力的替代方案：透過模糊化處理這些專傢意見，並利用R進行係統性的分析。我印象最深的是書中關於模糊聚類的部分，它展示瞭如何根據隸屬度的程度，而不是硬性的標準劃分數據點，這在進行潛在客戶分群或風險等級劃分時，錶現齣來的區分度遠比傳統K-means來得細緻和人性化。雖然初學時，對隸屬函數的選擇的確需要花點時間消化，但書中透過具體的實例展示瞭不同函數形式如何影響最終結果，這對於模型驗證和敏感性分析至關重要，讓我可以更有信心地嚮指導教授說明我的模型選擇的閤理性。
评分這本書的編排質感和排版設計也值得一提，對於長時間閱讀的讀者來說，舒適的閱讀體驗是加分的關鍵。紙質的選用和字體的清晰度，都讓人感覺到齣版方對知識傳播的重視。不過，如果硬要說一些個人感受上的建議，我會希望在探討到一些較進階的模糊分析，比如模糊迴歸或模糊時間序列時，能否再增加一些與機器學習模型結閤的前沿探討。雖然書中已經涵蓋瞭非常紮實的基礎與中階內容，但畢竟現在大傢都在談AI與數據整閤，如果能看到模糊統計如何與深度學習模型進行有效融閤的案例，那就更加完美瞭。即便如此，這本書仍舊是目前市麵上將「模糊邏輯」與「實務程式應用」結閤得最為平衡的一本書。它不隻是教你如何計算，更是引導你用一種更具彈性、更能包容不確定性的思維方式去看待數據背後的真實世界。對於希望跳脫傳統統計框架，尋求更貼近現實決策模型的專業人士來說，這絕對是一本不能錯過的經典入門與進階參考書。
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