模糊集合理论在社会科学中的应用.pdf

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书籍描述

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《模糊集合理论在社会科学中的应用》提供了模糊集合理论的介绍,它超越了我们熟悉的清晰二分逻辑领域,是带领读者前往应许之地的一趟智识之旅。

作者简介
作者:(澳大利亚)麦可·史密生(Michael Smithson) (美国)杰·弗桂能(Jay Verkuilen) 译者:林宗弘

目录

第1章导论
第2章模糊集合教学的总纲
第1节集合理论
第2节为何要研究模糊集合?
第3节归属函数
第4节模糊集合理论的运算
第5节模糊数据与模糊变量
第6节模糊集合的图解
第3章测量成员归属
第1节导论
第2节建构归属函数的方法
第3节模糊集合所需的测量特质
第4节归属函数的测量特质
第5节成员归属定义的不确定性估计
第4章模糊集合的内在结构与特质
第1节集势:模糊集合的总量
第2节模糊集合的概率分布
第3节定义与测量模糊性
第5章模糊集合之间的简单关系
第1节交集、并集与包含
第2节侦测与评估模糊包含
第3节包含的量化与建模
第4节量化与类似成员规模
第6章多变量模糊集合的关系
第1节组成集合指数
第2节多集合关系:并发率、共变异数与共同发生率
第3节多重与部分并集与包含
第7章总结
参考文献
译名对照表

文摘
版权页:

模糊集合理论在社会科学中的应用

插图:

模糊集合理论在社会科学中的应用

决策理论观点的早期版本是与概率论的信号侦测理论(SDT)相结合的,其中,预期x属于A相对于x属于~A的效用与x值或背后相关变量的命题共变。无论是效用论或者信号侦测理论的架构,都把“少许”或“几个”之类的标签当成从一个卷标组合(通常是有限数量)里选出来的。因此,这些架构可以运用到那些真正做决策的例子上(例如,是否发布警报或者应该把看到的数量称为“少许”还是“几个”)。这背后的假定不是我们只有有限的知识,而是只有少数的选择。就像形式主义者一样,决策理论观点把效用等级的来源问题放在一边,而寄希望于得到建构效用等级的方法。
第四类学者来自那些把归属值看成公理测量理论议题的人(Krantz,Luce,Suppes&Tversky,1971;Michell,1990)。根据公理取向,我们应该可以把归属数值的设定量化为极小的数点。
这个取向的重点在于认为量化结构的归属等级可以拆解成质化公理条件的集合,并且能够也应该以实证方式呈现,以下是一些例子。华尔斯腾等人的研究为模糊集合理论竖立了黄金标准,因为公理方法被用来呈现主观符合某性质的等级比率,可推导出的归属值(Wallsten et al.,1986)。弗桂能提出了一个使用Bradly—Terry—Luce(BTL)模型转换的简单案例,在一些医疗职业之中,根据声望作为选择的判断,在“有声望的医疗职业”的模糊集合上形成了一个归属函数。这个由BTL模型产生的偏好等级有一个公理基础:在模型配适后,它满足一个强效用等级的公理,并且产生事物的等距比率。最近,有学者研究介绍了在模糊集合的脉络下,使用比较法与主观比率等级产生归属值的办法(Marchant,2004a、2004b)。最后,有研究者从公理测量理论的角度阐释了认知模糊逻辑模型(FLMP),在认知模糊逻辑模型来看,受测主体所提供的是在一群集合里对归属值的直接评价,这可以用来产生对选择的预测。该研究显示,FLMP模型与BTL模型是相同的,差别仅在于,主体提供的是等距数值而非选择。
计量心理学与公理化测量之间的关联性似乎在本书中被加强了。一方面,计算能力追上了检验测量公理时极端严格的需要,已经能为杂乱信息里的代数/决定论的测量模型提供理性而有概率基础的检验。另一方面,与依赖数据的拟合度检验相比,公理化方法往往能提供更犀利的不配适模型指数。例如,著名的Rasch或者单变量logistic,或项目反应理论模型(也就是数学上与BTL相同的模型)都符合共生测量公理,因此可以产生等距的信息。在Rasch模型的脉络下,主观与项目式的推论都可根据公理条件而获得改进(Karabatsos & Ullrich,2002)。在这个领域中,超越早期简单研究的进一步发展将很有帮助。
所以在上述4个取向——形式化论、概率化论、决策理论与公理方法——中,哪些是比较正确的呢?我们认为,上述4种都不完全正确。如果研究者的问题比较接近决策理论的问题,那么决策理论的工具可能比较相关。此外,如果我们想要对归属函数提出某种特殊的计算方式,公理化测量可能是最佳的观点。总之,我们认为,对每种方法抱一种普遍的怀疑态度并审慎选择才是健康的治学态度。同时,研究中有机会合并使用多种取向。

内容简介
《模糊集合理论在社会科学中的应用》由麦可·史密生、杰·弗桂能所著,模糊集合理论对社会科学有何贡献呢?在社会科学研究里,模糊性是稀松平常的事情,模糊集合理论为我们提供了一种适当的方式去系统性、建设性地处理模糊性。史密生与弗桂能的模糊集合理论是该领域的及时雨。

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