关于隶属函数和属性测度的注记

关于隶属函数和属性测度的注记隶属函数与属性测度是应用统计技术的常用方法。

它们可以用来度量变量的性质，同时也可以帮助分析变量之间的关系。

一、隶属函数
1.什么是隶属函数？
所谓隶属函数，是指变量与隶属因素之间相互关系的数字化表达。

隶属函数以一定规律地描述了隶属因素影响变量的程度，使用者可以根据它来计算变量的估值。

2.隶属函数特点
（1）变量的范围性为0到1：隶属函数的输出值均介于0到1之间，但是并不意味着变量与隶属因素成线性关系，因此变量之间关系更为复杂。

（2）能够定义变量的大小：与非隶属函数不同，隶属函数可以精确地定义变量中每一点的大小，使其在影响变化过程中表现出更多的容错性和精度。

（3）隶属函数可绘制：隶属函数可以通过绘制函数图像，清晰地显示出变量与隶属因素的关系，从而使用者可以充分了解其作用及含义。

二、属性测度
1.什么是属性测度？
所谓属性测度，是根据统计学原理来测量变量属性的方法。

它利用一
组数据，可以计算出一个或多个特定的特征指标，用以识别变量的属性。

通过测量变量的属性，可以进一步分析变量之间的关系，从而提
高分析效果。

2.属性测度的应用
（1）测量变量分布情况：属性测度可以测量变量分布情况，比如常用
的均值等，可以查看数据的中心趋势，定量描述数据分布的形态。

（2）分析变量联系：属性测度通过计算出变量的协方差系数，来分析
不同变量之间的联系，可以测量出变量之间的相关性，从而推断出两
个变量之间的潜在变化关系。

（3）检验变量正态分布：属性测度还可以检验变量是否符合正态分布。

如果变量不符合正太分布，可以推断出变量之间存在着其他特殊联系，这有助于变量分析的深入思考。

总之，隶属函数与属性测度是应用统计技术的重要举措，它们可以帮
助我们更好的理解数据的特征。