数据建模与综合评价方法_精品文档PPT格式课件下载.pptx

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即即哪哪个优，哪个劣？

个优，哪个劣？

一类多属性一类多属性（指标指标）的的综合评价问题综合评价问题。

一、综合评价概念一、综合评价概念二、综合评价问题的五个要素二、综合评价问题的五个要素

（1）被评价对象）被评价对象:

被评价者，统称为评价系统。

（2）评价指标：

）评价指标：

反映被评价对象的基本要素，反映被评价对象的基本要素，一起构成评价指标体系。

一起构成评价指标体系。

原则原则:

系统性、科学性、可系统性、科学性、可比性、可测性和独立性。

比性、可测性和独立性。

（3）权重系数：

）权重系数：

反映各指标之间影响程度大小反映各指标之间影响程度大小的度量。

的度量。

（4）综合评价模型：

）综合评价模型：

将评价指标与权重系数综将评价指标与权重系数综合成一个整体指标的模型。

合成一个整体指标的模型。

（5）评价者：

）评价者：

直接参与评价的人。

三、三、综合评价过程的流程综合评价过程的流程第二部分第二部分综合评价指标体系的构建综合评价指标体系的构建一、综合评价指标的选择原则二、综合评价指标的选择方法一、综合评价指标的选择原则一、综合评价指标的选择原则n目的性原则n客观性原则n全面性原则n敏感性原则n相互独立性原则n可比性原则n可操作性原则连接：

连接：

江苏基本实现现代化指标体系江苏基本实现现代化指标体系循环经济评价指标体系循环经济评价指标体系长三角水上旅游和谐度指标体系长三角水上旅游和谐度指标体系构建城市现代化指标体系构建城市现代化指标体系和谐社会统计监测指标体系和谐社会统计监测指标体系经济系统对资源环境影响的评价指标体系经济系统对资源环境影响的评价指标体系社会科学课题评价指标体系社会科学课题评价指标体系二、评价指标的选择方法二、评价指标的选择方法选择评价指标的方法有两种：

定性方法和定量方法。

11、定性方法、定性方法常用的定性方法有：

综合法和分析法。

综合法综合法是指通过研讨会或征询专家意见的方式，集中专家们的意见，以确定评价指标。

这种方法是借助专家的智力优势和经验以选择评价指标的。

根据专家意见的集中和分散情况，可以采取一次或多次的形式选择确定。

分析法分析法是将评价的对象划分为若干组成部分或不同的侧面，明确各个部分或侧面所要评价问题的内涵和外延，在此基础上，对每一侧面分别选用一个或若干个指标以反映评价对象的特征。

社会科学课题评价指标体系社会科学课题评价指标体系22、定量方法、定量方法n试算法试算法试算法试算法是通过历史资料的试算来判断指标的有效性。

例如，要评价全国各地区2014年可持续发展战略的实施绩效，可以2012年和2013年的数据进行试算，通过试算结果判断所选指标的合适性，然后对相关指标进行科学比较，把那些代表性强的指标纳入指标体系的构建之中，然后反复修正指标体系直至满意为止。

对于个取定的被评价对象，每个被评价对象都可用个指标的观测值来表示。

如果个被评价对象关于某项评价指标的取值都差不多，那么尽管这个评价指标是非常重要的，但对于这个被评价对象的评价结果来说，它并不起什么作用。

因此，为了减少计算量就可以删除这个评价指标。

这就是最小均方差的筛选原则：

n最小均方差法最小均方差法n极小极大离差法极小极大离差法n聚类分析法聚类分析法聚类分析在选择指标方面的基本思路是：

如果有若干个指标，首先将每一个指标看成一类，然后根据指标间的相似程度，通过比较类间距离进行并类。

每次将距离最近的两类加以合并，余下N-1类。

再选择这N-1类中距离最近的两类加以合并，余下N-2类。

依次类推。

这样，每合并一次，就减少一类，继续这一过程，直至将所有指标合并成为一类为止，形成由小到大的分类系统，即谱系。

最后整个分类结果画在一张图上，称为聚类图或谱系图，以此直观地反映各指标间的亲疏关系。

聚类分析法的具体实施步骤具体实施步骤：

选择度量指标间相似程度的方法。

常用的方法是相关系数法。

各指标两两之间都可以计算相关系数，从而形成一个相关系数矩阵。

选择度量指标类间距离的方法。

常用的方法有最长距离法、最短距离法、重心法、类平均法、离差平方和法。

由于一般利用相关系数表示指标（类）间的相似程度，所以多采用相关系数量大法进行聚类。

根据聚类结果绘制聚类图。

根据聚类结果确定指标体系，必须以相关程度作为划分标准。

至于分类时用的阈值为多少，要视对指标的简约性要求不同而定。

若对指标体系的简约性要求不高，可选择较高的相关系数作为阈值，反之亦然。

根据最后划分的类别确定指标体系。

由于同一类中指标的相似程度相高，即信息重复较多，可以选择其中之一作为代表，从而达到简化指标的目的。

例假定我们初步选择了某事物各个不同侧面特征的指标共8个，记为X1,X2,X8。

已知各指标之间的相关系数矩阵见表1。

表1指标相关系数矩阵X1X2X3X4X5X6X7X8X1X2X3X4X5X6X7X810.4010.570.5410.530.550.8810.430.550.770.7810.620.610.790.710.7810.690.210.350.300.200.3410.550.550.730.770.860.810.231第一步,在矩阵中找到相关系数最大的两个指标，由知，相似程度最高,故聚为一类。

留下为代表，将有关X3的信息从表1中去掉，即划掉第三行、第三列。

由此得到新的相关矩阵（见表2）。

X1X2X4X5X6X7X8X1X2X4X5X6X7X810.4010.530.5510.430.550.7810.620.610.710.7810.690.210.300.200.3410.550.550.770.860.810.231表2指标相关系数矩阵第二步，从表2中找出最大的相关系数，故与聚为一类，留下作为这一类的代表，从表2中去掉的有关信息形成新的相关系数矩阵（见表3）。

表3指标相关系数矩阵X1X2X4X6X7X8X1X2X4X6X7X810.4010.530.5510.620.610.7110.690.210.300.3410.550.550.770.810.231第三步，表3中最大的相关系数为，所以与聚成一类，由于已与聚成一类了,所以该步实际上是将聚为一类。

重复这一过程，直至将所有指标聚为一类为止。

由于有8个指标，所以需要七步（第四步至第七步聚类过程从略）。

最终形成聚类图（谱系图）如图1所示。

第三部分综合评价指标的处理（数据预处理）一、评价指标的一致化二、评价指标的无量纲化一、评价指标的一致化一、评价指标的一致化n评价指标的取值类型

（1）“极大型”指标

（2）“极小型”指标（3）“居中型”指标（4）“区间型”指标n评价指标一致化的必要性若评价指标体系中含有多种类型的指标，但在计算综合评价结果之前并没有对评价指标进行指标类型的一致化处理，那么经过综合评价函数计算得到的综合评价数值是越大越好、或是越小越好、或是越居中越好就没有评判的标准。

因此，在进行综合评价之前，需对评价指标作类型的一致化处理。

n评价指标一致化的方法通常采用评价指标类型的一致化方法是将极小型指标、居中型指标、区间型指标转化为极大型指标极大型指标。

（1）对于极小型指标极小型指标，令或式中，为指标的一个允许上界。

（2）对于居中型指标居中型指标，令式中，为指标的一个允许下界，为指标的一个允许上界。

（3）对于区间型指标区间型指标，令式中，为指标的最佳稳定区间，、分别为指标的上、下界。

n评价指标无量纲化的意义指标无量纲化也叫做指标数据的标准化、规范化，是通过数学变换来消除原始指标量纲影响的方法。

为了尽可能地反映实际情况，排除由于各项指标的量纲不同以及其数值数量级间的悬殊差别所带来的影响，避免不合理现象的发生，需要对评价指标作无量纲化无量纲化处理。

二、评价指标的无量纲化二、评价指标的无量纲化指标的无量纲化是综合评价的前提，无量纲化过程实际上就建立（单项评价指标的）评价函数的过程，即是把指标实际值转化为评价值的过程。

单项评价值是个相对数，单项评价值是个相对数，它表明：

表明：

从某项评价指标来看，被评价对象（在总体中）的相对地位，即被评价对象相对于总体某一对比标准（最高、最低、平均或其它水平）的相对地位。

n评价指标无量纲化的方法若无特殊说明，以下所考虑的指标为极大型指标，其观测值为。

n评价指标无量纲化方法的分类从几何角度可归纳为三大类：

（1）直线型

（2）折线型（3）曲线型具体内容请参看具体内容请参看综合评价方法综合评价方法，胡永宏，胡永宏，20002000，科学出版社，科学出版社P22-39P22-39。

（1）标准化处理方法式中，、分别为第项指标观测值的（样本）平均值和（样本）标准差，为标准观测值。

特点：

样本平均值为0，方差为1；

区间不确定，处理后各指标的最大值、最小值不相同；

对于指标值恒定的情况不适用；

对于要求指标值的评价方法（如几何加权平均法）不适用。

（2）极值处理方法式中，特点：

，最大值为1，最小值为0；

对于指标值恒定的情况不适用（分母为0）。

（3）归一化处理法特点：

可看成是线性比例法的一种特例，要求。

当时，无固定的最大值、最小值，。

（4）线性比例法为一特殊点，一般可取为、或。

（1）要求。

（2）当时，有最小值1，无固定的最大值；

（3）当时，有最大值1，无固定的最小值；

（4）当时，取值范围不固定，。

（5）向量规范法特点：

（6）功效系数法式中，、分别为指标的满意值和不容许值；

、均为已知正常数，的作用是对变换后的值进行“平移”，的作用是对变换后的值进行“放大”或“缩小”。

可看成是更普遍意义下的一种极值处理法。

取值范围取值，最大值为，最小值为。

例假设有三个地区，经济效益指标如表4所示。

表表44三个地区经济效益系列指标表三个地区经济效益系列指标表指标单位实际值甲地区乙地区丙地区产品销售率1百元产值实现利税2可比产品成本降低率3全员劳动生产率4万元产值能耗5%元%千元/人吨752539458528212256013-1618若要对其用功效系数法进行处理，需要有五个经济效益指标的阈值。

上、下限的确定一般要根据该领域（行业）的有关规定进行。

以甲产品销售率为例，各地区的功效系数的计算如下：

甲地区产品销售率功效系数=乙地区产品销售率功效系数=丙地区产品销售率功效系数=指标上限值下限值处理后数值甲地区乙地区丙地区1234510035515650150540808084765488867688786856526486表5功效系数处理表其它各指标的处理与此类似.将处理后的数值列入表5中。

n无量纲化方法（模型）的选择需要（准确反映客观实际）与可能结合。

实际中大多用直线代替曲线，因为：

（1）简单易行；

（2）评价是对事物发