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。
具体描述
好的，这是一份关于一本名为《模糊统计：使用R语言》的图书的详细简介，但请注意，这份简介将完全不包含您原书的任何主题或内容。我们将聚焦于其他可能的、与统计学相关但主题截然不同的领域，并构建一个详实、自然的图书介绍。 --- 《复杂系统中的贝叶斯推断与计算方法》 简介：跨越不确定性与计算的鸿沟 在当今数据驱动的世界中，科学研究和工程实践正越来越多地面临着由高维数据、非线性交互作用以及固有的模型误差所带来的严峻挑战。传统的参数估计方法在处理这些复杂的现实场景时，往往显得力不从心。本书《复杂系统中的贝叶斯推断与计算方法》正是为了应对这一时代需求而精心撰写的一部专著。它将前沿的概率建模理论与最先进的计算技术相结合，为研究人员和高级数据分析师提供了一套系统、实用的解决方案，用以在充斥着不确定性的复杂系统中提取可靠的知识。 本书的核心思想在于，通过将贝叶斯方法——这一基于概率的、能够自然地整合先验知识和观测数据的强大框架——与高效的马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）以及近似推断算法相结合，实现对极其复杂的概率模型进行精确和可扩展的推断。 第一部分：复杂模型的理论基石与构建（约400字） 本书首先从理论基础入手，深入探讨了现代贝叶斯统计学的核心原理，并将其拓展到传统正态分布假设之外的更广阔领域。 第1章：从频率到概率的范式转换与应用场景：本章回顾了贝叶斯哲学的核心，强调了将不确定性视为可量化变量的优势。重点讨论了在处理小样本、信息稀疏或存在严重异常值的数据集时，贝叶斯框架如何通过引入结构化的先验信息，实现比最大似然估计更为鲁棒的推断。 第2章：层次化模型与结构化先验：复杂系统往往表现出嵌套或分组的结构（例如，在跨越不同地理区域或不同时间段的数据收集）。本章详细介绍了层次化（或多层）贝叶斯模型。我们将演示如何设计信息共享的先验分布，以允许模型在不同层级之间进行学习，从而有效缓解参数估计的方差问题，特别是在数据稀疏的子群体中。 第3章：非标准分布与广义线性模型：真实世界的数据很少服从理想的正态分布。本章着重于处理具有混合效应、零膨胀（Zero-Inflated）或负二项分布特征的数据集。通过将这些非标准似然函数与灵活的先验分布相结合，读者将学会构建能更真实地反映底层数据生成过程的复杂概率模型。 第二部分：尖端计算推断技术（约600字） 理论模型的强大必须依赖于高效的计算方法来实现参数的后验分布估计。本书将计算方法论提升到与理论同等重要的地位，详尽介绍了当前计算统计学领域最前沿的算法。 第4章：经典MCMC算法的深入剖析：本章详细阐述了Metropolis-Hastings算法和Gibbs采样。区别于其他教材的简单介绍，我们着重分析了它们在处理高维、强相关参数空间时的收敛诊断（如Gelman-Rubin统计量）和效率问题。 第5章：哈密顿蒙特卡罗（HMC）与NUTS：HMC因其能够利用梯度信息来指导采样路径，在复杂模型中展示出远超随机游走MCMC的效率。本章将深入讲解HMC的物理直觉、欧拉积分器的数值实现，并重点介绍“No-U-Turn Sampler”（NUTS）——它如何自动适应步长和路径长度，是现代贝叶斯计算的基石。 第6章：变分推断（Variational Inference, VI）的原理与实践：当模型的维度极高，导致MCMC采样耗时过长时，近似推断方法成为必要。本章系统介绍了VI的基本思想——将后验分布的估计转化为一个可优化的凸优化问题。我们将对比KL散度最小化与期望传播（Expectation Propagation）的优劣，并讨论如何评估变分近似的精度。 第三部分：复杂系统中的应用与案例研究（约500字） 理论和计算方法的融合只有在实际应用中才能体现其价值。本书的最后一部分通过多个前沿领域的案例，展示如何部署这些高级工具。 第7章：动态系统中的状态空间建模：针对时间序列数据，本章介绍了基于粒子滤波（Particle Filtering）和扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter）的非线性状态空间模型。案例将聚焦于金融波动率建模和环境污染物的实时追踪，展示如何对不可观测的系统状态进行概率估计。 第8章：网络结构分析与随机块模型：在社会网络、生物交互网络等领域，理解节点之间的连接模式至关重要。本章使用贝叶斯随机块模型（Stochastic Block Models, SBM）来发现网络中的潜在社区结构。讨论将侧重于如何使用MCMC方法处理社区分配变量的离散性，以及如何进行网络预测。 第9章：高维回归与模型选择的自动化方法：在基因组学和经济学中，模型包含数千个候选预测因子。本章探讨了基于贝叶斯斑点（Bayesian Spike-and-Slab）先验的自动变量选择技术。我们还将引入“假设空间搜索”（Hypothesis Space Search）的概念，以高效地探索庞大的模型空间，避免了传统上耗费资源的“全模型”采样。 结语：展望与工具链集成 本书的最终目标是使读者能够独立地设计、实现和诊断复杂的贝叶斯模型。尽管本书的理论推导严谨，但我们始终强调实用性。在所有章节中，我们将结合当前最强大、最灵活的统计编程环境和库（如 Stan、PyMC 等）的实际代码示例，确保读者能将学到的知识立即应用于解决实际的科学难题。掌握本书内容，意味着您将拥有处理现代数据科学中最棘手问题的理论深度和计算能力。
著者信息
作者簡介
吳柏林
現職：國立政治大學應用數學系教授（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）
國立政治大學傑出研究講座（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表論文30餘篇、國內學術期刊論文40餘篇
林松柏
現職：國立暨南國際大學教育政策與行政學系教授
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系教授（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）
國立政治大學傑出研究講座（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表論文30餘篇、國內學術期刊論文40餘篇
林松柏
現職：國立暨南國際大學教育政策與行政學系教授
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
图书目录
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 模糊集合的軟運算
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 模糊問卷調查
4.1 社會思維的多元性與模糊性
4.2 模糊問卷設計與特徵攫取
4.3 模糊量表
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 家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 模糊集合的軟運算
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 模糊問卷調查
4.1 社會思維的多元性與模糊性
4.2 模糊問卷設計與特徵攫取
4.3 模糊量表
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 家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
图书序言
- ISBN：9786263176706
- 規格：平裝 / 344頁 / 19 x 26 x 1.72 cm / 普通級 / 單色印刷 / 初版
- 出版地：台灣
- 本書分類：專業/教科書/政府出版品> 財經類> 統計> 統計軟體
图书试读
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了解，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)設定合適的理論或模式，(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千里，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，解決了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。情報資訊除了隨機性外，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表達模糊所引起的。顯然要做出比較好的判斷，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，其實這也展示了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去管理控制，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。
在傳統的統計推論方法中，為了了解未知母體參數值，我們常藉由一些評估準則，找出適當的統計量來對母體參數進行估計。平均數是了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，並給定很多相關之性質。同時，針對模糊參數之估計量，我們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只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進一步探討。
為了將傳統統計方法延伸到模糊集合與系統的實務應用之中，本書將詳細介紹：模糊問卷調查、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。我們舉了很多社會科學的應用實例，尤其是台灣生活化例子，如：模糊問卷北市選情預估、樂觀量表、風景區滿意度調查、台灣茶葉模糊分類、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。
吳柏林於台北
秋季，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年了，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了一項強大的生力軍。
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，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，也更讓人模糊了。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，並且為了讓讀者們能夠逐步了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，像是常用的向量定義、迴圈、判斷句等。雖然部分語法會因此多出許多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，以及提供了許多實務例子，激勵我們不斷思考與提出各種設想，也使得模糊統計能更為清晰展開在各位面前，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扎實茁壯。
吳柏林
林松柏
謹識
秋季，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了解，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)設定合適的理論或模式，(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千里，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，解決了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。情報資訊除了隨機性外，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表達模糊所引起的。顯然要做出比較好的判斷，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，其實這也展示了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去管理控制，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。
在傳統的統計推論方法中，為了了解未知母體參數值，我們常藉由一些評估準則，找出適當的統計量來對母體參數進行估計。平均數是了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，並給定很多相關之性質。同時，針對模糊參數之估計量，我們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只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進一步探討。
為了將傳統統計方法延伸到模糊集合與系統的實務應用之中，本書將詳細介紹：模糊問卷調查、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。我們舉了很多社會科學的應用實例，尤其是台灣生活化例子，如：模糊問卷北市選情預估、樂觀量表、風景區滿意度調查、台灣茶葉模糊分類、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。
吳柏林於台北
秋季，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年了，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了一項強大的生力軍。
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，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，也更讓人模糊了。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，並且為了讓讀者們能夠逐步了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，像是常用的向量定義、迴圈、判斷句等。雖然部分語法會因此多出許多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，以及提供了許多實務例子，激勵我們不斷思考與提出各種設想，也使得模糊統計能更為清晰展開在各位面前，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扎實茁壯。
吳柏林
林松柏
謹識
秋季，2021
用户评价
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，對於我們這些習慣了傳統統計框架的研究者來說，面對「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合理論，透過R語言這個強大的工具實踐出來，這份用心實在值得肯定。書中不只是理論堆砌，而是非常務實地展示了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卷調查時，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，傳統李克特量表很難捕捉，但這本書提供了一套具體可操作的方法，讓數據分析的層次更上一個樓台。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，大大降低了學習曲線的陡峭程度。總而言之，它成功地彌合了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，都讓人感覺到出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合的前沿探討。雖然書中已經涵蓋了非常紮實的基礎與中階內容，但畢竟現在大家都在談AI與數據整合，如果能看到模糊統計如何與深度學習模型進行有效融合的案例，那就更加完美了。即便如此，這本書仍舊是目前市面上將「模糊邏輯」與「實務程式應用」結合得最為平衡的一本書。它不只是教你如何計算，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。
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——工程管理方面，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）來做專家打分，然後再用傳統統計去平均，這樣做其實犧牲了太多個體判斷的細微差異。這本書提供了一個強而有力的替代方案：透過模糊化處理這些專家意見，並利用R進行系統性的分析。我印象最深的是書中關於模糊聚類的部分，它展示了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，表現出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了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向指導教授說明我的模型選擇的合理性。
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才能啃下來的硬骨頭。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合、隸屬函數的建立開始，逐步推進到更複雜的模糊推論系統。特別是它對於R語言套件的選用與介紹，簡直是為台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了詳盡的註解，解釋了每一步運算背後的統計意義，而不是單純地告訴你「輸入A，輸出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，而是有更貼合現實的工具可以使用。
评分坦白說，市面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合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「問題導向」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，然後提出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，讓我這個平常只跟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，它們非常貼近台灣讀者日常生活中對「差不多」、「有點」這些詞彙的理解，大大降低了理論的陌生感。對於想在學術發表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。
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