第1章 绪言 1
第2章 隶属度函数与软计算方法 5
2.1隶属度函数与模糊数 6
2.2模糊集合的软运算 10
2.3语意计量与相似度 14
第3章 模糊叙述统计量 19
3.1模糊样本均数 20
3.2模糊样本众数 24
3.3模糊样本中位数 28
3.4模糊统计量的一些性质 32
第4章 模糊问卷调查 41
4.1社会思维的分歧性与模糊性 42
4.2模糊问卷设计与特征攫取 44
4.3模糊量表 48
4.4个案研究：选民投票意向与选情预测 61
4.5结论 75
第5章 模糊均数估计 79
5.1模糊母体均数 80
5.2模糊母体均数最佳估计方法 87
5.3模糊估计量之评判准则 93
第6章 模糊假设检定 97
6.1距离与决策准则 98
6.2模糊母体均数检定 99
6.3模糊类别资料之卡方X2齐一性检定 103
第7章 模糊聚类分析 107
7.1模糊聚类法 108
7.2模糊权重分析与判定程序 118
7.3加权模糊分类 125
7.4茶叶等级分类实例 128
7.5结论 134
第8章 模糊回归模式及应用 135
8.1模糊回归简介 136
8.2模糊回归建构 137
8.3模糊回归的参数估计 139
8.4景气对策信号实例 145
8.5篮球比赛攻防策略实例 150
8.6结论 156
第9章 模糊样本排序及无母数检定方法 159
9.1模糊样本之排序 160
9.2模糊中位数于符号检定（Sign test）之应用 163
9.3模糊样本排序方法应用于威克生符号等级检定 166
9.4模糊样本排序方法应用于威克生等级和检定 168
9.5模糊样本排序方法应用于Kruskal-Wallis检定 171
9.6结论 173
第10章 模糊时间数列分析与预测 175
10.1前言 176
10.2模糊时间数列的软统计分析 183
10.3模糊自回归时间数列（FAR（p）） 185
10.4模糊时间数列模式建构 189
10.5景气对策信号实例 200
10.6结论 210
参考文献 211