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模糊統計遇上R語言,激盪出美麗的火花,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才能算是快樂呢?」
模糊理論是一種定量化處理人類語言、思維的新興學門。模糊邏輯並非如字面上意思那樣的馬虎、不精確,而是面對生活上各種的不確定性,以更合理的規則去分析及管理控制,以期得到更有效率、更合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了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台,所幸R語言的成熟,提供了一個便於計算與理解模糊統計方法的平台,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,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才能算是快樂呢?」
模糊理論是一種定量化處理人類語言、思維的新興學門。模糊邏輯並非如字面上意思那樣的馬虎、不精確,而是面對生活上各種的不確定性,以更合理的規則去分析及管理控制,以期得到更有效率、更合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了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台,所幸R語言的成熟,提供了一個便於計算與理解模糊統計方法的平台,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。
- 序言
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1 緒言
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1.1 模糊理論之概念
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1.2 R語言語法說明
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2 隸屬度函數與軟計算方法
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2.1 隸屬度函數與模糊數
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2.2 模糊集合的軟運算
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2.3 語意軟計算與相似度
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3 模糊敘述統計量
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3.1 模糊樣本平均數(fuzzy sample mean)
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3.2 模糊樣本眾數(fuzzy sample mode)
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3.3 模糊樣本中位數(fuzzy sample median)
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3.4 模糊統計量的次序與距離
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3.5 模糊統計量的一些性質
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4 模糊問卷調查
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4.1 社會思維的多元性與模糊性
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4.2 模糊問卷設計與特徵攫取
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4.3 模糊量表
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4.4 實證研究
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5 模糊估計
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5.1 模糊母體均數
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5.2 模糊母體均數最佳估計方法
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5.3 模糊估計量之評判準則
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6 模糊假設檢定
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6.1 距離與決策準則
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6.2 模糊母體均數檢定
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6.3 模糊類別資料之卡方χ2齊一性檢定
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7 模糊聚類分析
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7.1 模糊聚類法
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7.2 模糊權重分析與判定程序
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7.3 加權模糊分類
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7.4 茶葉等級分類實例
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7.5 結論
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8 模糊迴歸模式及應用
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8.1 模糊迴歸簡介
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8.2 模糊迴歸建構
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8.3 模糊迴歸的參數估計
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8.4 模糊迴歸模式估計
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8.5 景氣對策信號實例
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8.6 家長教育投資與學生學業成就的相關
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8.7 結論
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9 模糊樣本排序及無母數檢定方法
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9.1 模糊樣本之排序
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9.2 模糊中位數於符號檢定(sign test)之應用
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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)
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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)
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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)
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9.6 結論
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10 模糊時間數列分析與預測
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10.1 前言
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10.2 模糊ARIMA模型
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10.3 區間預測之效率分析
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10.4 模糊時間數列模式分析與討論
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10.5 實證分析
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10.6 區間效率評估的一些性質
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10.7 結論
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11 模糊相關
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11.1 前言
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11.2 模糊相關係數
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11.3 上網時間與數學成就
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11.4 睡眠時間與數學成就
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11.5 睡眠時間與上網時間
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11.6 數學成就與國文成就
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11.7 小結
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11.8 教育投資與評量總成績及各科評量關係
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11.9 結論與建議
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- 參考文獻
- 出版地 : 臺灣
- 語言 : 繁體中文
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