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模糊統計導論 : 方法與應用 = Introduction to fuzzy statistics: methods and applications

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《模糊統計導論:方法與應用》 本書以軟體計算方法,配合模糊集合理論,定義出模糊樣本均數,模糊樣本眾數及模糊中位數,並給訂很多相關之性質。針對模糊參數之估計量,提出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只是兩平均值是否模糊相等,此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。因此本書提出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一進一步探討。

作者介紹 吳柏林 現職: 國立政治大學應用數學系教授(1993~) 學歷: 美國印第安那大學數學博士 經歷: 國立中立大學應用數學所客座副教授(1988~1990) 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) 國立政治大學傑出研究講座(2002、2004) 榮譽: 1997年獲美國傅布萊特(Fulbright)研究學者獎 1996年獲國立政治大學優良研究教授獎 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表論文30餘篇、國內學術期刊論文40餘篇

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