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第一章 总论 1

第一节 统计分析的历史沿革 1

第二节 目前在统计分析方面存在的不足 9

第三节 统计认识方法要以认识论为指导进行深化 12

第四节 现代统计方法与现代统计分析方法 21

第二章 现代分组分析法——模糊分组分析 32

第一节 经典统计分组法的障碍 32

第二节 模糊分组法的基本问题 35

第三节 模糊聚类方法 42

第四节 模糊聚类方法在实际中的应用 59

第三章 依存关系分析（Ⅰ）——隶属分析 69

第一节 隶属关系概述 69

第二节 隶属度和隶属函数 72

第三节 隶属分析方法 75

第四节 隶属分析在统计预测中的应用 96

第五节 隶属分析在规划决策中的应用 99

第四章 依存关系分析（Ⅱ）——关联分析 106

第一节 关联分析概述 106

第二节 关联度分析 108

第三节 优势分析 116

第四节 关联分析中的几个问题说明 120

第五节 关联分析在结构优化分析中的应用 123

第六节 关联分析在社会经济系统分析中的应用 129

第五章 依存关系分析（Ⅲ）——模糊多元分析的思想和应用 134

第一节 多元分析概论 134

第二节 线性回归分析 136

第三节 模糊多元分析的思想 145

第四节 一个应用实例 156

第六章 数的规律生成方法 158

第一节 数的序问题 158

第二节 数的规律生成技巧 161

第三节 用数的生成方法计算关联度 173

第四节 数的生成技术在动态预测中的应用 177

第五节 用灰数生成进行统计决策 184

第七章 多目标综合评价方法（Ⅰ）——模糊综合评价 195

第一节 综合评价问题的统计方法 195

第二节 模糊综合评判方法概述 193

第三节 单级模糊综合评判在实际中的应用 208

第四节 多级模糊综合评判在实际中的应用 219

第八章 多目标综合评价方法（Ⅱ）——模糊识别评价 226

第一节 统计分析中的模式识别问题 226

第二节 模糊识别中的两个基本概念 229

第三节 模糊识别的方法 243

第四节 模糊识别在综合评价实际中的应用 257

第九章 灰色系统预测分析 268

第一节 统计预测的意义和内容 268

第二节 GM预测模型 272

第三节 灰色预测方法 285

第四节 灰色预测分析的应用实例 302

第十章 灰色决策分析 306

第一节 灰色决策概述 306

第二节 灰色局势决策 307

第三节 灰色区划 332

第四节 灰色决策分析的应用 340

附录 矩阵与微分方程 346

第一节 矩阵及其运算 346

第二节 微分方程 356