全书对模糊数据统计分析方法中的有关内容进行了探索性的研究和论述，将统计学分析方法和模糊数学分析工具有机地结合起来，将α截集与置信区间相结合，突破了以往统计学分析和研究的方法论，研究成果有利于发现模糊统计分析方法思想的融合形成机制，同时丰富和发展了模糊数据统计分析方法，在模糊数据统计分析方法的方法论、认识论上具有一定程度的创新发展。 本书适合对模糊数据统计感兴趣的高等院校统计系、数学系和应用数学系的研究生、高年级本科生，也适合希望运用模糊数据统计分析方法解决实际问题的其他相关专业的研究生、科技研究人员等。

第一部分 模糊集理论
第一章 模糊集
第一节 集合的基本知识
第二节 研究集合的两种方法
第三节 模糊集
第四节 模糊集表示法
第五节 模糊集的基本运算
第二章 模糊集的其他运算
第一节 截集
第二节 模糊集的扩张运算
第三节 参数化算子
第四节 平均算子
第五节 有序加权平均算子
第六节 选择算子的准则
第三章 扩张原理与模糊数据
第一节 扩张原理
第二节 模糊量
第三节 模糊数据
第四节 语言变量
第五节 区间运算
第六节 几类模糊数据的关系
第七节 模糊函数
第四章 隶属函数的提取和构建
第一节 模糊性的来源和本质
第二节 提取隶属函数的方法
第三节 模糊统计方法
第四节 应用事例
第二部分 模糊数据统计分析方法及应用
第五章 模糊数据的排序方法
第一节 模糊数据的排序方法（Ⅰ）
第二节 模糊数据的排序方法（Ⅱ））
第六章 模糊数据的集中趋势
第一节 模糊算术平均数
第二节 模糊中位数（Ⅰ）
第三节 模糊中位数（Ⅱ）
第四节 应用事例
第七章 模糊统计估计方法
第一节 模糊统计估计方法和模糊估计量
第二节 正态分布均值未知的模糊估计
第三节 二项分布参数的模糊估计
第八章 正态分布未知方差的模糊估计
第一节 有偏的模糊估计量
第二节 无偏的模糊估计量
第九章 两个总体均值之差的模糊估计方法
第一节 方差已知时均值之差的模糊估计量
第二节 方差未知时均值之差的模糊估计量
第十章 广义模糊估计量
第一节 广义模糊估计量
第二节 正态分布方差的广义模糊估计量
第三节 指数分布方差的广义模糊估计量
第十一章 正态分布方差已知时均值的假设检验
第一节 精确数据的统计假设检验
第二节 模糊统计假设检验
第三节 模糊统计假设检验单侧情况
第十二章 正态分布方差未知时均值的模糊假设检验
第一节 精确数据的统计假设检验
第二节 模糊统计假设检验
第十三章 正态分布方差的模糊假设检验
第一节 精确数据的统计假设检验
第二节 模糊统计假设检验
第十四章 两个总体均值之差的统计假设检验
第一节 精确数据的统计假设检验
第二节 方差已知时均值之差的模糊统计假设检验
第三节 方差未知时均值之差的模糊统计假设检验
第四节 两个样本量不相等的情况
第十五章 模糊p值检验法
第一节 假设检验的p值法
第二节 模糊p值法
第三节 应用事例
参考文献