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  • 层次分析与一致性检验

    千次阅读 2020-12-20 17:19:25
    目录1、层次分析法的基本步骤1.1、建立层次结构模型1.2、构造判断(成对比较)矩阵1.3、层次单排序及一致性检验1.4、 层次总排序及其一致性检验2、总结:层次分析法的4步3、实例:去哪儿旅游5、为什么层次分析法要进行...

    1、层次分析法的基本步骤

    参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/38207837

    1.1、建立层次结构模型

    将决策的目标、考虑的因素(决策准则)和决策对象按他们之间的相互关系分成最高层、中间层和最低层,绘制层次结构图。

    • 最高层(目标层):决策的目的、要解决的问题;
    • 中间层(准则层或指标层):考虑的因素、决策的准则;
    • 最低层(方案层):决策时的备选方案;

    下面以选择旅游地为例进行分析:
    在这里插入图片描述

    1.2、构造判断(成对比较)矩阵

    那在确定各层次各因素之间的权重时,如果只是定性的结果(就是我认为景色占80%,费用10%等等),则常常不容易被别人接受,因此Santy等人提出:一致矩阵法

    即:

    • 不把所有因素放在一起比较,而是两两比较;
    • 对此时采用相对尺度,以尽可能减少性质不同的诸因素相互比较的困难,以提高准去性;

    成对比较矩阵是表示本层所有因素针对上一层某一个因素(准侧或目标)的相对重要性的比较。成对比较矩阵的元素 aij表示的是第i个因素相对于第j个因素的比较结果,这个值使用的是Santy的1-9标度方法给出。
    在这里插入图片描述那比如,举上面的旅游的例子,在旅游问题中第二层A的各个因素对目标层Z的影响两两比较的结果如下图:
    第二层个因素对第一层的影响的对比矩阵
    比如 a14=3 则表示的是景色因素比居住因素对于选择旅游地来说稍微重要。

    那两两进行比较以后,怎么才能知道,下层各因素对上层某因素的影响程度的排序结果呢?

    1.3、层次单排序及一致性检验

    层次单排序:W的元素为同一层次因素对于上一层次因素某因素相对重要性的排序权值,这一过程称为层次单排序,那能否确认层次单排序,需要进行一致性检验,所谓一致性检验是指对成对比较矩阵确定不一致的允许范围。

    一致性的直观显示如下图:在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述在这里插入图片描述如果成对比较矩阵属于可接受的一致性或者是一致性矩阵,那么就可以使用这种方式来近似的计算层次单排序权重,也就是同一层次的每个因素对于上一层次因素某因素相对重要性的排序权值。

    比如对于"一致性检验以及求得权重"这个图,权向量中有5个元素,那每一个元素代表的是每一个因素对上一层的因素的权重,比如说第一个值为0.263,那这代表的含义就是景色对于选择旅游地的重要性为0.263。

    1.4、 层次总排序及其一致性检验

    计算某一层次所有因素对于最高层(总目标)相对重要性的权值,称为层次总排序。

    这一过程是从最高层到最低层次依次进行的。
    在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述

    2、总结:层次分析法的4步

    1. 建立层次结构模型:该结构图包括目标层,准则层,方案层;

    2. 构造成对比较矩阵:从第二层开始用成对比较矩阵和1~9尺度;

    3. 计算单排序权向量并做一致性检验:对每个成对比较矩阵计算最大特征值及其对应的特征向量,利用一致性指标、随机一致性指标和一致性比率做一致性检验。若检验通过,特征向量(归一化后)即为权向量;若不通过,需要重新构造成对比较矩阵;

    4. 计算总排序权向量并做一致性检验:计算最下层对最上层总排序的权向量。
      利用总排序一致性比率
      在这里插入图片描述
      进行检验,若通过,则可按照总排序权向量表示的结果进行决策,否则需要重新考虑模型或重新构造那些一致性比率CR较大的成对比较矩阵。

    3、实例:去哪儿旅游

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    计算单排序权向量:
    在这里插入图片描述
    计算总排序权向量以及进行一致性检验:
    在这里插入图片描述选择最终的决策方案:
    在这里插入图片描述

    5、为什么层次分析法要进行一致性检验?

    防止矛盾:例如A比B重要,B比C重要,但是C又比A重要,这就形成一个“闭合环”,是矛盾的!

    在这里插入图片描述参考:https://www.zhihu.com/question/325242753/answer/689833040,

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    python 一致性检测

    最小惊喜原则是设计用户界面时的准则 。 它说,当用户执行某项操作时,程序应执行会使用户感到最少的事情。 出于同样的原因,孩子们喜欢一遍又一遍地读同一本书:给人的安慰就是预测和使这些梦想成真的能力。

    Python的灵感来自ABC语言开发的一个关键见解是编程语言是用户界面,需要使用与UI设计人员相同的工具进行设计。 值得庆幸的是,从那时起,更多的语言已经从UI设计中采用了可承受性和人体工程学的概念,即使它们应用得不太严格。

    这将我们带入Python Zen中的下三个原则。

    面对模棱两可的想法,拒绝猜测的诱惑。

    1 +“ 1”是? “ 11”2都是有效的猜测。 这种表达是模棱两可的 :没有任何一件事情可以做,这至少对某些人来说并不奇怪。

    一些语言选择猜测。 在JavaScript中,结果为“ 11” 。 在Perl中,结果为2 。 在C语言中,结果自然是空字符串。 面对歧义,JavaScript,Perl和C都在猜测。

    在Python中,这会引发TypeError :一个非静默的错误。 捕获TypeError是非典型的:通常会终止程序或至少终止当前任务(例如,在大多数Web框架中,它将终止对当前请求的处理)。

    Python拒绝猜测1 +“ 1”的含义。 程序员被迫以明确的意图编写代码: 1 + int(“ 1”) ,将为2 ; 或str(1)+“ 1” ,将是“ 11” ; 或“ 1” [1:] ,这将是一个空字符串。 通过拒绝猜测,Python使程序更具可预测性。

    应该有一种(最好只有一种)明显的方式来做到这一点。

    预测也相反。 给定任务,您可以预测要实现该任务的代码吗? 当然,不可能完美地预测。 毕竟,编程是一项创造性的任务。

    但是,没有理由故意提供多种冗余方式来实现同一目标。 从某种意义上说,某些解决方案“更好”或“更Pythonic”。

    对Python美学的欣赏部分是因为可以就哪种解决方案更好进行健康辩论。 甚至可以不同意并继续编程。 为了和谐起见,不同意甚至是可以的。 但在这一切之下,必须有一种感觉,最终,正确的解决方案将会浮出水面。 我们必须希望,通过商定实现目标的最佳方法,我们最终可以真正和谐地生活。

    尽管起初这种方式可能并不明显(除非您是荷兰人)。

    这是一个重要的警告:首先,通常不清楚什么是完成任务的最佳方法。 观念在不断发展。 Python正在发展。 逐块读取文件的最佳方法可能是等到Python 3.8并使用walrus运算符

    这项逐项读取文件的常见任务在Python已有近30年的历史中并没有“唯一的最佳方式”。

    当我从1998年开始在Python 1.5.2中使用Python时,没有一种最佳的逐行读取文件的方法。 多年来,了解字典是否具有键的最佳方法是使用.haskey ,直到in运算符成为最佳方法。

    仅通过欣赏,有时找到一种(唯一的)实现目标的方法可能需要30年的时间来尝试Python可以继续寻找这些方法的替代方法。 这种历史观点认为,接受30年是可以接受的时间,但对于美国人民来说,这已经存在了200多年了,但这种感觉常常对美国人来说是陌生的。

    根据Python Zen的这一部分,无论是Python的创建者Guido van Rossum还是著名的计算机科学家Edsger W. Dijkstra ,荷兰人都有不同的世界观。 欧洲一定要赞赏时间,这是至关重要的。

    翻译自: https://opensource.com/article/19/12/zen-python-consistency

    python 一致性检测

    展开全文
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    千次阅读 2020-10-20 11:43:37
    lotus 扇区一致性检测1,POST提交失败2,检测扇区 1,POST提交失败 ERROR storageminer storage/wdpost_run.go:101 runPost failed: running window post failed: github.com/filecoin-project/lotus/storage.(*...

    1,POST提交失败

    ERROR	storageminer	storage/wdpost_run.go:101	runPost failed: running window post failed:
        github.com/filecoin-project/lotus/storage.(*WindowPoStScheduler).runPost
            /root/lotus/storage/wdpost_run.go:599
      - sanity check failed
    
    lotus-miner proving deadlines
    

    1个扇区错误导致整个deadline 0扇区都提交失败

    lotus-miner proving deadline 0
    

    2,检测扇区

    • 导出环境变量
    export TMPDIR=
    export FIL_PROOFS_PARENT_CACHE=
    export FIL_PROOFS_PARAMETER_CACHE=
    export RUST_LOG=info
    export FIL_PROOFS_MAXIMIZE_CACHING=1
    export FIL_PROOFS_USE_GPU_COLUMN_BUILDER=1
    export FIL_PROOFS_USE_GPU_TREE_BUILDER=1
    export BELLMAN_CUSTOM_GPU=
    
    ./sector-checker checking --sector-size=32G --miner-addr=矿工ID --storage-dir=存储目录
    
    • 删除错误扇区,重新检测通过

    3,扇区188已经上链

    # lotus-miner sectors list | grep 188 
    188  Proving              YES      NO      1728645 (in 1 year 24 weeks)  CC
    
    • 扇区cache不是74M,从远程节点拷贝cache的74M替换
    store/cache# du -sh * | grep -v 74M
    416G s-t矿工-188
    
    • 查找扇区存储位置
    lotus-miner storage find 188
    
    • 远程矿工目录worker/sealed,从远程节点拷贝sealed的32GB替换store/sealed的扇区
    scp s-t矿工-188 root@IP:/cephfs/store/sealed
    
    # lotus-miner proving deadline 0
    Faulty Sectors:           [184 186 188 194]
    
    • 目录store/sealed
    # md5sum s-t矿工-184
    +69a85eaa6fd28784c634a6bcb1d5984c  s-t矿工-184
    

    3.1 查看扇区故障

    # lotus-miner storage find 184
    In 44... (Cache)
    	Sealing: true; Storage: false
    	Remote
    	URL: http://IP:3456/remote/cache/s-t矿工-184
    In 89... (Sealed, Cache)
    	Sealing: false; Storage: true
    	Local (/cephfs/k1/store)
    	URL: http://IP:2345/remote/sealed/s-t矿工-184
    In fd... (Sealed)
    	Sealing: true; Storage: false
    	Remote
    	URL: http://IP:3456/remote/sealed/s-t矿工-184
    
    • md5对比扇区
    store/sealed# md5sum s-t矿工-184
    69a85eaa6fd28784c634a6bcb1d5984c  s-t矿工-184
    
    worker/sealed# md5sum s-t矿工-184
    cb32c4156857dafde58edaf06d2579d3  s-t矿工-184
    

    4,指定扇区检测

    • 创建文件
    # touch sectors-to-scan.txt
    # vim sectors-to-scan.txt
    
    • 检测扇区184 186 188 194
    # cat sectors-to-scan.txt
    184
    186
    188
    194
    
    # lotus-miner proving deadline 0
    Faulty Sectors:           [184 186 188 194]
    
    ./sector-checker checking --sector-size=32G -sectors-file-only-number=sectors-to-scan.txt --miner-addr=f矿工 --storage-dir=/cephfs/store存储地址
    

    参考:

    1. sector-sanity-checker-v0.3.0
    展开全文
  • 一致性检验 -- Kappa 系数

    万次阅读 2017-11-30 20:32:21
    在做数据分析时,我们经常会面临一致性检验问题,即判断不同的模型或者分析方法在预测结果上是否具有一致性、模型的结果与实际结果是否具有一致性等。另外,一致性检验在临床实验中也有着广泛的应用。对于两个或多个...

    一、Kappa 检验方法

    在做数据分析时,我们经常会面临一致性检验问题,即判断不同的模型或者分析方法在预测结果上是否具有一致性、模型的结果与实际结果是否具有一致性等。另外,一致性检验在临床实验中也有着广泛的应用。对于两个或多个医务工作者对同一病人给出的诊断结论进行一致性检验,英文叫 interrater reliability; 对同一医务工作者多次诊断结论的一致性检验,英文叫 intrarater reliability。

     

    [转载]一致性检验 <wbr>-- <wbr>Kappa <wbr>系数
    摘自:http://wenku.baidu.com/view/f1061c165f0e7cd18425361d.html


     

    二、计算方法

    Kappa 系数有带加权和不带加权两种计算方法,分别对应 SAS 的简单Kappa系数加权Kappa系数(Simple Kappa Coefficient, Weighted Kappa Coefficient)。

     

    先看不带加权的公式:
    [转载]一致性检验 <wbr>-- <wbr>Kappa <wbr>系数 

     

    [转载]一致性检验 <wbr>-- <wbr>Kappa <wbr>系数



    [转载]一致性检验 <wbr>-- <wbr>Kappa <wbr>系数

     

    [转载]一致性检验 <wbr>-- <wbr>Kappa <wbr>系数

     
    [转载]一致性检验 <wbr>-- <wbr>Kappa <wbr>系数


    [转载]一致性检验 <wbr>-- <wbr>Kappa <wbr>系数


    [转载]一致性检验 <wbr>-- <wbr>Kappa <wbr>系数

     

     

    带加权的公式:

    [转载]一致性检验 <wbr>-- <wbr>Kappa <wbr>系数

     

    注:线性权重和平方权重分别对应SAS中的Cicchetti-Allison权重Fleiss-Cohen权重,默认情况下使用Cicchetti-Allison权重

    以上公式来自 http://www.physther.org/content/85/3/257.full(英文资料,介绍地比较全面)
     

    三、统计检验方法

    Kappa 只是一个统计量,存在抽样误差。 Kappa/ASE 近似服从标准正态分布 ,据此可以得出 Kappa 统计量的置信区间。

     

    四、如何使用 SAS 做 Kappa 分析?

    1)两种评测方法评分范围一致的情况

    data equalranges;
    input  rater1    rater2;
    datalines;
      1         1
      1         2
      1         2
      1         1
      2         2
      2         2
      2         1
      2         2
    ;
    run;

     

    proc freq data=equalranges;
      tables rater1*rater2/agree nopercent nocol norow;
    run;

     

    输出结果:

    [转载]一致性检验 <wbr>-- <wbr>Kappa <wbr>系数

    注:对于 2*2 的列联表,加权Kappa系数等于简单Kappa系数。SAS FREQ 过程步只有当列联表大于2*2表时才显示加权Kappa系数。

    (For 2*2 tables, the weighted kappa coefficient equals the simple kappa coefficient. PROC FREQ displays the weighted kappa coefficient only for tables larger than 2*2.)

     

    2)两种评测方法评分范围不一致的情况 -- 使用 Weight 语句加 zeros 选项 (请参考 UCLA 大学的网站:http://www.ats.ucla.edu/stat/sas/faq/kappa.htm

     

    data unequalranges;
    input  rater1    rater2;
    datalines;
      1         1
      1         1
      1         1
      1         1
      2         2
      2         2
      2         2
      2         2
      3         2
      3         2
      3         2
      3         2
    ;
    run;

     

    data unequalranges;
      if _n_=1 then do;
      rater1 =3;
      rater2 = 3;
      weight = 0;
      output;
      end;
      set unequalranges;
      weight = 1;
      output;
    run;

     

    proc freq data=unequalranges;
    tables rater1*rater2;
    test kappa;
    weight weight / zeros;
    run;

     

    输出结果:

    [转载]一致性检验 <wbr>-- <wbr>Kappa <wbr>系数

     

    SAS 的 FREQ 过程步可用于 Kappa 一致性检验,代码共有两种写法,数值都一样,只是分析结果的展现形式不太一样。

     

    TEST KAPPA 语句 

    proc freq data= unequalranges;
      tables rater1*rater2;
      test kappa;
      weight weight / zeros;
    run;

     

    输出结果:

    [转载]一致性检验 <wbr>-- <wbr>Kappa <wbr>系数

     

    TABLES 语句中的 AGREE 选项
    proc freq data= unequalranges;
      tables rater1*rater2/agree nopercent nocol norow;
      weight weight / zeros;
    run;

     

    输出结果:

    [转载]一致性检验 <wbr>-- <wbr>Kappa <wbr>系数

    下面的代码仅用于手算验证简单KAPPA系数的计算结果(理解任何一种计算公式的最好办法是手算一遍,当然要基于小数据来计算):
    ods output simplekappa = simplekappa;
    proc freq data= unequalranges;
      tables rater1*rater2/agree nopercent nocol norow;
      weight weight / zeros;
    run;


    data kappa_diy;
     set simplekappa(keep=label1 nvalue1);
     where label1='ASE';
     po=(4+4)/12;
     pe=(4*4+8*4)/12**2;
     kappa = (po-pe)/(1-pe);
     kappa_lower = kappa+probit(0.025)*nvalue1;
     kappa_upper = kappa+probit(0.975)*nvalue1;
     put _all_;
    run;
     

    输出结果:

    Label1=ASE nValue1=0.155902

    po=0.6666666667

    pe=0.3333333333

    kappa=0.5

    kappa_lower=0.1944369283
    kappa_upper=0.8055630717
     

    下面介绍一下如何将 Kappa 统计量保存在 SAS 数据集中便于后续的分析和使用。

    1) 保存简单Kappa系数

    ods output SimpleKappa = SimpleKappa;


    2) 保存加权Kappa系数
    ods output WeightedKappa = WeightedKappa;

     

    代码如下:

    ods output SimpleKappa = SimpleKappa;
    ods output WeightedKappa = WeightedKappa;
    proc freq data= unequalranges;
      tables rater1*rater2;
      test kappa;
      weight weight / zeros;
    run; 

     

    五、经验

    1) Weighted kappa penalizes disagreements in terms of their seriousness, whereas unweighted kappa treats all disagreements equally. Unweighted kappa, therefore, is inappropriate for ordinal scales.

     

    2) Landis and Koch45 have proposed the following as standards for strength of agreement for the kappa coefficient:

    ≤0=poor,

    .01–.20=slight,

    .21–.40=fair,

    .41–.60=moderate,

    .61–.80=substantial,

    and .81–1=almost perfect. 

     

    [转载]一致性检验 <wbr>-- <wbr>Kappa <wbr>系数

     

    六、参考资料

    http://www.cis.udel.edu/~carberry/CIS-885/Papers/DiEugenio-Kappa-Second-Look.pdf 

    http://www.agreestat.com/research_papers/kappa_statistic_is_not_satisfactory.pdf

    http://www.chestx-ray.com/statistics/kappa.html 

    http://david.abcc.ncifcrf.gov/helps/linear_search.html

    http://rss.acs.unt.edu/Rdoc/library/epicalc/html/kap.html (R,我这里就不介绍了,大家有兴趣的自己看看)

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一致性检验