Chapter01 绪言

Chapter02 隶属度函数与软计算方法

2.1 隶属度函数与模糊数

2.2 模糊集合的软运算

2.3 语意软计算与相似度

Chapter03 模糊叙述统计量

3.1 模糊样本平均数

3.2 模糊样本众数

3.3 模糊样本中位数

3.4 模糊统计量的次序与距离

3.5 模糊统计量的一些性质

Chapter04 模糊问卷调查

4.1 社会思维的多元性与模糊性

4.2 模糊问卷设计与特征攫取

4.3 模糊量表

4.4 实证研究

Chapter05 模糊估计

5.1 模糊母体均数

5.2 模糊母体均数最佳估计方法

5.3 模糊估计量之评判准则

Chapter06 模糊假设检定

6.1 距离与决策准则

6.2 模糊母体均数检定

6.3 模糊类别资料之卡方x2齐一性检定

Chapter07 模糊聚类分析

7.1 模糊聚类法

7.2 模糊权重分析与判定程序

7.3 加权模糊分类

7.4 茶叶等级分类实例

7.5 结论

Chapter08 模糊回归模式及应用

8.1 模糊回归简介

8.2 模糊回归建构

8.3 模糊回归的参数估计

8.4 景气对策信号实例

8.5 篮球比赛攻防策略实例

8.6 结论

Chapter09 模糊样本排序及无母数检定方法

9.1 模糊样本之排序

9.2 模糊中位数于符号检定（Sign test）之应用

9.3 模糊样本排序方法应用于威克生符号等级检定（Wilcoxon Signed-Rank Test）

9.4 模糊样本排序方法应用于威克生等级和检定（Wilcoxon Rank-Sum Test）

9.5 模糊样本排序方法应用于Kruskal-Wallis检定（一因子变异数分析）

9.6 结论

Chapter10 模糊时间数列分析与预测

10.1 前言

10.2 模糊时间数列的统计分析

10.3 模糊自回归时间数列（FAR（p））

10.4 模糊时间数列模式建构

10.5 景气对策信号实例

10.6 二维预测模式

10.7 结论

Chapter11 模糊相关

11.1 前言

11.2 模糊相关系数

11.3 实证分析

11.4 结论与建议

参考文献