在探讨2个随机变量的相关性研究中，随机变量型态已由相同型态扩展至混合型态．然而，在混合随机变量组合的条件下，当数据呈现模糊区间型态时，传统相关系数演算法将不适合使用．借鉴传统点二列相关系数研究成果，基于二分类与连续型以及多类别与连续型等混合型随机变量组合，提出了模糊区间点二列相关系数和模糊区间多系列相关系数的改进算法，并通过蒙特卡洛模拟和实证分析，验证了该方法的有效性.
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