「模糊」這個名詞常被用來表示為不確定性,而模糊理論其實就是在探討統計機率中所表達的「隨機性」。而對於區間型的資料時,由於單一的數值(例如:平均數)常會隱藏住資料的真實情況,因此在處理區間型資料時,我們大多會採用相關係數進行計算。
以往之模糊區間資料大多為連續型資料,然而仍有許多計數值資料,例如:旅運量、品管中的缺點數、公司出勤人次等,而本文將針對計數值資料之模糊區間加以討論,並藉由計數值模糊區間資料,生成模糊相關係數。另外,我們也將導入針對計數值資料進行轉換的ISRT法,透過此方法,將計數值資料轉為連續型資料,並比較其兩組數據所生成之模糊相關係數。本文利用模擬分析,生成若干種間斷型分配後再模擬計數型模糊區間資料(Attribute Fuzzy Interval Data);並加入實證分析,利用實際資料來分析驗證。
Identifer | oai:union.ndltd.org:CHENGCHI/G0100354010 |
Creators | 張書瑜, Chang, Shu Yu |
Publisher | 國立政治大學 |
Source Sets | National Chengchi University Libraries |
Language | 中文 |
Detected Language | Unknown |
Type | text |
Rights | Copyright © nccu library on behalf of the copyright holders |
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