综合评价教案.doc

综合评价
知识点一:数据类型
1)定类数据:一种定性数据,按某一个属性将总体单位划分为若干类型,可以用文字或数字表示,如人口按性别分为男性和女性,然后分别用1和0来表示,但1和0没有实际数字意义,仅代表一个符号,类似于房间号码或学生学号等。
2)定序数据:一种初级的定量数据,把分类事物按照某种特征的强度依次递增或递减的顺序排序,然后给予编号。例如人口按照文化程度排序,分别为大学,高中,初中,小学,半文肓,文肓,以5,4,3,2,1,0来表示。这类数据可以进行比较,不能进行四则运算。
3)定距数据:比定序数据更高一层数据,对事物按照一定的间距排列起来,然后赋予数字。例如,学生考试成绩分为0-10,10-20,…,90-100进行排序。这些数据不仅可以测定出各人的考试成绩,排名顺序,而且还可以测定出具体差距大小。这类数据可以进行加减运算,但不能进行乘除运算。
4)定比数据:比较常见的是GDP,利润这些可以进行四则运算。
知识点二:样本信息及度量指标
样本包含总体信息,常常是把样本中的信息加工处理,用统计量来体现出来。比较常见的有平均值,方差。实际中可以用方差来度量样本的信息。方差功能就要是用来描述随机变量取值的集中与分散程度。方差越大,随机变量取值就越分散,所含总体信息就会越多。
知识点三:综合评价建模的一般步骤
1)评价指标体系的建立
a:如何建立评价指标体系这个问题(具体问题具体分析)
b:从指标值变化对评价目标影响来看,可以将指标分为极大型指标,极小型指标,区间型指标,居中型指标。
极大型指标,也称正向指标(数值越大越好):例如在评价企业的经济效益时,利润作为指标,其值越大,经济效益就越好。
极小型指标,也称逆向指标(数值越小越好):对于产值能耗指标,其值越小,经济效益越好。
区间型指标(数值最好落在某一个确定的区间内为最好):对于建筑工程招标中,投标单位报价既不能太高又不能太低,其值变化范围一般是(-10%,+5%)×T(T 招标的标的价)超过此范围的投标价很容易被淘汰,因此说投标报价为区间型指标。
居中型指标:建筑工程招标中,投标单位的工期既不能太长又不能太短,就是居中型指标。
c:数据预处理
标准化包括两个过程:指标一致化处理和无量纲化处理
综合评价模型中往往有极大型指标、极小型指标、区间型指标,居中型指标,因此在对备选方案进行综合评价之前,必需将评价指标的类型做一致化处理,一般的做法是将非极大型指标转化为极大型指标。
评价指标类型的一致化
(1)极小型指标:对于某个极小型指标x,则通过变换x'=1x(x>0),或变换x'=M-x其中M=max(x)。(评价)
(2)中间型指标:对于某个中间型指标x,通过变换
x'=2x-mM-m, &m≤x≤12(m+M)2M-xM-m, &12(m+M)≤x≤M
其中M=max(x),m=min(x),即可将中间型指标x极大化
(3)区间型指标:对于某个区间型指标x,通过变换
x'=1-a-xc,x<a1 a≤x≤b1-x-bc,x>b
其中[a,b]为指标x的最佳稳定区间,c=max{a-m,M-b},M=max(x),m=min(x),即可将区间型指标x极大化。
评价指标的无量纲化
在实际中评价指标x1,x2,⋯,xp之间,往往都存在着各自不