模糊综合评价的分层抽样方法

在简单随机抽样方法的基础上提出了分层抽样的模糊综合评价模型。把模糊综合评价与分层抽样方法结合起来是综合评价理论的创新。该研究解决了以下问题 :1)导出了非离散状态下分层抽样的评价指标置信区间公式 ;2 )为了提高综合评价的估测精度提出了主导型分层技术 ,此项技术的核心是在模型中保持一个非抽样层 ,可以大大缩小总体评价指标值的置信区间 ,从而改善了评价结果的可信性。这个理论用于工业产品质量的宏观管理将带来质量管理体制的变化并节约质量管理的费用。     

模糊综合评价的离散抽样模型

鉴于通过行政系统全面收集数据并进行综合评价已难于做到 ,提出了一种离散抽样评价方法 ,可以适应市场经济环境的变化。其基本思路是通过模糊概率把模糊数学理论和数理统计方法结合起来 ,从而可以由样本推断总体的等级隶属度。使用这种抽样方法 ,综合评价结果对评价对象数不敏感 ,从而克服了统计上的困难。该模型在项目管理和法制计量监督上获得初步应用 ,实践证明行之有效     

模糊综合评价的非离散抽样模型

为对工业产品质量状况进行综合评价 ,提出了一种以模糊数学为基础的非离散抽样理论。解决这类问题的办法是用样本所有个体的合成指标值来推断总体中相应指标值的等级隶属度。定量计算公式可以通过离散与非离散模型之间的变量映射 ,由离散模型导出。另外 ,借助于间接估计指标分子和分母置信区间的办法 ,克服了估计指标置信区间的困难。该模型已经用于抽样研究全国千家重点企业的质量状况并有助于未来的管理改革     

住房金融及政策的有序Probit模型

采用有序Probit方法,建立住房金融及政策期望证实和相关诸因素之间的多元回归模型,通过改进这些政策和措施来推动住房市场发展.所用的方法不仅考虑了不同群体的消费偏好,也考虑了每个样本个体再选择因素上的差异.     

展望未来 面向大多数：——对美国职业教育的观察与思考

１９９５年７月，北京市高教代表团访问了美国威斯康星大学和威斯康星技术学院系统。教育位于９０年代改革舞台的中心，这反映了美国在全球市场竞争的需要。技术准备是教育改革的核心。技术准备是一种改革试验，它强调学习的连续性、以应用为目的学习以及院校和企业、工业生产和职业教育之间的联系。本文介绍了威斯康星州公众舆论的动向以及州教育改革的状况。     

科研院所综合评价指标体系和评价方法

随着经济改革的深化,科技体制改革已发生巨大变化.用来评价科研院所的绩效和素质的指标体系由4个指标组构成,即人力财务资源、业绩成果、发展后劲和财务管理.采用模糊集重心作为共同的标准,完全有可能分析基本评价指标、中间和最终评价结果的等级分布.这种创新方法能为决策者提供丰富的信息.     

排序和分级同步的综合评价模型

综合评价是各类宏观管理的重要手段，但是存在两个困难：首先，用通常方法（例如距离测度法）计算的排序结果有时和模糊综合的分级结果相矛盾；其次，如何决定各评价指标的分级参考点。该文提出了一种分级和排序同步的数学模型，用以回答第一个问题。为了解决第二个问题，提出了半正态法，双边正态法和重心法。这些方法构成了科学分级的基础。     

正态离散型模糊抽样评价方法

过去的宏观管理信息是按照部位的行政隶属度关系，自上而下全面上报的。随着市场经 发展，这种传统的数据采集方法越来越不适应社会和经济环境的变化。把抽样理论和模糊数学结合起来的方法，以较小的成本得到满意的综合评价结果，在科研管理、法制计量监督方面都已获应用。