群体信息集结过程中无量纲化方法的选择

针对线性无量纲化方法对群体评价中信息集结结果的影响问题,本文以线性加权的群体信息集结方法为背景,以集结成的群体信息最大程度地扩大被评价对象间的差异为导向,给出了群体信息集结过程中无量纲化方法选择的若干结论和建议。首先设定评价情景并提出研究假设,分析不同无量纲化方法集结成的群体信息对各被评价对象间的差异影响;然后对造成被评价对象之间差异的主要因素进行了讨论;通过对不同因素的分析以及与未经过无量纲化处理集结成的群体信息中各被评价对象间差异的比较,得出一些重要的结论,并给出一些针对群体信息结集过程中选择无量纲化方法的建议;最后,用一个算例检验了结论的有效性。     

线性无量纲化方法在群体评价中的扩展及选取

无量纲化处理是开展综合评价的基础,目前线性无量纲化方法很少考虑群体评价的情况。本文针对常用的6种线性无量纲化方法直接应用到群体评价中不能保证各评价者评价信息横向大小顺序的问题,首先对问题进行界定,并对6种线性无量纲化方法进行了扩展;其次进一步分析了扩展后的线性无量纲化方法的性质,并针对群体评价问题引入“横向单调性”和“变量单一性”两个性质,为线性无量纲化方法的设计研究提供重要的参考;再次以无量纲化后的数据最大程度的保留原始信息为原则,针对不同的赋权方法,给出线性无量纲化方法选择的建议;最后,用一个算例检验了方法的有效性。     

线性无量纲化方法对比及反向指标正向化方法

线性无量纲化方法的对比及反向指标的正向化方法都是综合评价的重要研究内容。从指标差异信息的角度,以TOPSIS、基于街区距离的TOPSIS和线性加权综合法为例,基于理论推导和实证分析对比了常用的线性无量纲化方法,并提出了两种反向指标正向化方法。研究发现,对于线性加权综合法和TOPSIS,不同线性无量纲化方法下同一指标归一化极差的不同是导致排序结果存在差异的关键因素;本文提出的反向指标正向化方法,不仅可以保证正向化前后TOPSIS、基于街区距离的TOPSIS的评价值不变,也可以实现反向指标正向化后线性加权综合法与基于街区距离的TOPSIS在排序目的上的等效性。最后,本文提出了线性无量纲化方法和反向指标正向化方法的应用建议。     

统计报表中异常值的识别与缺失值的预测

本文通过两个统计年报表的例子验证了统计报表中的数据近似服从对数正态分布,并利用这一特点建立了对数线性模型,对统计报表中的异常值进行识别和对缺失值作出预测。     

综合评价中数据变换方法的选择

为了消除不同评价指标中不同的量纲和量纲单位带来的不可公度性,本文讨论了综合评价中数据变换方法的选择问题.根据序号总和理论,本文将各评价指标作无量纲化处理,根据各无量纲化方法所做的等级排序与合理等级排序的＂距离＂进行无量纲化方法的优选,并通过实例分析得出了相应的结论.均值化方法保留了各指标变异程度的信息,是一种较好的数据处理方法.     

综合评价大学生的方法研究

本文通过实例研究了评价大学生的平均成绩排序法、蜘网图评价法和系统聚类分析法，通过这些方法，既可以得到学生个体在群体当中的名次，又可知道其个体特征，还可以对学生群体进行分类，从而获得综合评价大学生的结果     

指数样本中多个异常值的Unmasking检验

指数样本中多个异常值的非一致性检验因受masking或swamping效应的影响而变得十分的困难和复杂，解决这一问题的关键在于K值的确定，传统的方法是无能为力的．本文基于变量选择的AIC准则的思想提出了异常值检验的一种新方法，它具有不预先指定k，计算简单且通过达到极大化MAIC就能达到确定k和消除检验中的masking或swamping的优点．还给出了易计算检验显著水平的统计量和公式．最后，通过实例的验证标明本文方法的有效性．     

正态样本中多个异常值的双边检验

对于正态样本中上下异常值的同时检验,大多数文献仅处理了下异常值的个数k1和上异常值个数k2已知的情况.当k1和k2未知时,由于受masking或swamping效应,检验问题变得十分困难与复杂.本文成功地解决了这一问题.     

城市可持续发展综合评价方法及应用

建立了基于层次分析法的城市可持续发展综合评价方法 ,以城市可持续发展理想状态的各项指标值为参照 ,可对任一城市的可持续发展水平进行相对评估 .最后 ,以国外先进国家的平均发展水平为参照 ,对深圳市近年来可持续发展状况进行了综合评价与分析 .     

双向分类随机效应套模型中异常值的UMPU检验

本文就平衡的（Balanced）双向分类随机效应套模型，讨论了主效应均值滑动模型的异常值检验问题，并给出了似然比检验统计量．在零假设及备择假设下导出了检验统计量的分布，证明了检验的一致最优无编（UMPU）性．最后对相关问题进行了讨论．     

基于非线性价值函数的综合评价法

从近十几年的评价实践来看,一些经典的评价模型和方法仍起主导作用,新的评价方法在理论上未有重大突破,未能完全克服经典方法中存在的局限性.其主要不足在于要么不能正确反映属性间的相互关系或归结为简单的线性关系,要么具有很强的主观性.为此提出非线性价值函数综合评价模型,模型追求根据目前可得到的信息从整体上建立正确反映评价属性间相互关系的价值函数,从而使评价结果更加客观、公正、合理.     

对TOPSIS法用于综合评价的改进

本文指出了 TOPSIS法用于综合评价所存在的问题 ,并提出了相应的改进方法 ,使 TOPSIS法用于综合评价以及多目标决策分析更趋完善 ,所得分析评价结果更合理更客观     

基于ANP-模糊综合评判法进行物流企业绩效评价

建立了基于平衡计分卡的物流企业绩效评价指标体系,运用ANP法计算各个评价指标的权重,在此基础上运用模糊综合评判法进行评价,并结合实例验证了该方法的可行性,实用性和有效性.     

基于主成分分析法的综合评价方法的改进

针对用主成分分析法做综合评价存在的问题,提出了改进的方法即当第一主成分的综合评价值和熵值法得到的综合评价值具有一致性时,将两种评价结果进行集成综合评价,若两种评价结果不具有一致性时则采用主成分聚类法进行综合评价.     

基于集成综合评价法和聚类分析法的综合评价方法

针对传统的主成分分析法在数据无量纲化中"中心标准化"的缺点,提出了改进的主成分分析方法,并建立了一种基于集成综合评价法和聚类分析法的新的综合评价方法,通过黑龙江省各城市综合竞争力的统计分析结果说明该方法能有效的得出合理结果.     

基于分支定界组合权的综合评价方法

提出一种将主观权重区间和客观权重相结合的线性加权组合权确定方法.通过数学规划模型,不断寻找与组合权重综合评价结果序关系最为接近的主观权重,并由此采用分支定界思想优化主观权重区间,得到具有序关系一致性的最优主观权重.算例分析表明,优化后的主观权重、客观权重和组合权的综合评价结果将带来被评价对象序关系的一致性,验证了该综合评价方法的科学性.     

DELPHI法在直觉模糊综合评价中的应用研究

针对直觉模糊综合评价中直觉模糊数集的取值方法问题,采用改进评价指标的评语等级划分,并结合Delphi法进行打分,来得出直觉模糊综合评价中的直觉模糊数集.最后利用该方法进行了实例分析.     

基于模糊综合评判的大学数学考核方式改革

独立高校数学课程的开设旨在让学生掌握数学知识的基础上,提高数学应用能力.然而现行的考核方式存在重考试结果,轻学习过程等问题.从传统考核方式入手,指出其不足之处,基于模糊综合评判法建立新型评价体系和数学模型,通过试点运行验证了新的考核方式的可行性、客观性、合理性和科学性.     

基于AHP和区间数排序可能度法的工程项目综合评标法研究

分析了建设项目现有评标方法,根据已有文献资料和评标办法建立了综合评估法评标指标体系.引入区间数排序可能度法的基本原理,建立了工程项目综合评估法模型.首先运用AHP法确定各指标的权重,根据各评标专家给出的区间数建立初始决策矩阵;然后按照区间数运算法则确定各投标文件的综合评标值,并由投标文件可能度矩阵的排序向量确定中标人.最后,举例应用了该模型,表明了模型的实用性和可操作性.