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  • 通过问卷调查得到不同因素的不同重要程度,并将其结果通过此软件进行分析,最终得到通过专家打分法产生的各因素权重的软件,在数据分析和权重确定的方面应用十分方便。
  • 什么是专家打分法?

    2021-10-01 17:16:06
    1.什么是专家评分 专家评分也是一种定性描述定量化方法,它首先根据评价对象的具体要求选定若干个评价项目,再根据评价项目制订出评价标准,聘请若干代表性专家凭借自己的经验按此评价标准给出各项目的评价分值...

    1.什么是专家评分法

    专家评分法也是一种定性描述定量化方法,它首先根据评价对象的具体要求选定若干个评价项目,再根据评价项目制订出评价标准,聘请若干代表性专家凭借自己的经验按此评价标准给出各项目的评价分值,然后对其进行结集。

    2.专家评分法的特点

    1、 简便。根据具体评价对象,确定恰当的评价项目,并制订评价等级和标准。

    2、 直观性强。每个等级标准用打分的形式体现。

    3、 计算方法简单,且选择余地比较大。

    4、 将能够进行定量计算的评价项目和无法进行计算的评价项目都加以考虑。

    3.专家评分法的案例分析[1]

    案例:专家评分法在国际工程投标决策中的应用

    一、确定影响国际工程项目投标决策的指标

    国际工程方面的专家通过对国际工程项目、国际工程承包商本身的特点和竞争对手的分析,可知影响承包商是否对某个国际工程进行投标的因素有很多,这些因素即构成了影响投标决策的评价指标,主要可以归纳成以下10项指标:

    1.管理的条件:指能否抽出足够的、水平相应的管理工程的人员(包括工地项目经理和组织施工的工程师等)参加该工程;

    2.工人的条件:指工人的技术水平和工人的工种、人数能否满足该工程的要求;

    3.设计人员条件:视该工程对设计及出图的要求而定;

    4.机械设备条件:指该工程需要的施工机械设备的品种、数量能否满足要求;

    5.工程项目条件:对该项目有关情况的熟悉程度,包含对项目本身、业主和监理情况、当地市场情况、工期要求、交工条件等;

    6.同类工程的经验:以往实施同类工程的经验;

    7.业主的资金条件:过去的支付信誉,本项目的资金是否落实等;

    8.合同条件:合同的条款是否苛刻等;

    9.竞争对手的情况:指竞争对手的数量、实力等;

    10.今后的机会:对国际工程承包公司今后在该地区带来的影响和机会。

    二、利用专家评分比较法进行决策

    运用专家评分法进行决策的决策步骤如下:

    1.确定权数

    国际工程方面的专家根据各指标对国际工程承包商完成该招标项目的相对重要性,分别确定其权数,且权数之和为1。

    2.划分等级

    专家将每个指标划分多个等级,并为各等级赋予定量数值,用与判断本承包商的各指标在本次投标活动中所占等级。如可划分为最好、好、较好、一般、较差、差、最差七个等级,可按1、0.8、0.6、0.5、0.4、0.3、0.1打分。

    每一个等级对应一个分值。这样,每一个权数刚好对应一个等级的分值。当然,我们也可以划分二个等级(好、差)、三个等级(好、一般、差)……九个等级(最好、更好、好、较好、一般、较差、差、更差、最差)等等。

    3.计算投标机会总分

    将每项指标权数与对应的等级分别相乘,求出该指标得分。各项指标得分之和即为此工程投标机会总分。

    4.决策

    将机会总分与国际工程承包商过去其他投标情况进行比较或和承包商事先确定的准备接受的最低分相比较,如果大于最低分值,则可以参加投标,否则不参加投标。

    三、专家评分法的具体运用

    下表中给出一个承包商,在对国际工程投标时,进行的投标决策的分析过程,承包商的期望得分值为不低于60%。

    通过上表的计算得出,此次投标的机会分值为63%,大于预期的机会分值60%,所以可以进行此国际工程投标活动。

    四、专家评分法的的适用范围

    1.专家评分法是对某一个招标机会的评价,即利用本公司过去的经验,确定一个机会总分值,例如在0.60以上即可投标,但也不能单纯看机会总分值,还要分析一下权数大的几个项目,也就是要分析主要指标的等级,如果太低,也不宜投标。

    2.当有多个投标机会可供选择时,可用专家评分法计算各工程项目的机会分值,并按其排序确定优先投标项目。

     

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  • 龙源期刊网http://www.qikan.com.cn组合赋权法确定权重的方法探讨作者:席荣宾黄鹏赖雪梅郑巧凤来源:《中国集体经济·上》2010年第07期摘要:研究目的:探求土地集约利用评价权重确定的方法,提高权重结果的合理性。...

    龙源期刊网

    http://www.qikan.com.cn

    组合赋权法确定权重的方法探讨

    作者:席荣宾

    赖雪梅

    郑巧凤

    来源:《中国集体经济

    ·

    上》

    2010

    年第

    07

    摘要

    :

    研究目的

    :

    探求土地集约利用评价权重确定的方法

    ,

    提高权重结果的合理性。研究方法

    :

    层次分析法、变异系数法、组合赋权法。研究结果

    :

    在土地集约评价过程中

    ,

    指标权重的确定方

    法是否合理

    ,

    权重结果是否完全反映指标的重要性

    ,

    直接影响评价的最终结果

    ,

    结果表明组合权重

    兼顾了主观信息和客观信息

    ,

    权重结果更合理。

    关键词

    :

    土地

    ;

    集约评价

    ;

    组合赋权法

    一、引言

    目前

    ,

    指标权重的确定方法主要有主观赋权法和客观赋权法

    ,

    但两种确权方法不能既反映决

    策者的主观信息又反映客观事实的统计结果。为了从逻辑上将这两大类赋权法有机地结合起来

    ,

    使所确定的权重同时体现主观信息和客观信息

    ,

    本研究在分析各类赋权方法的基础上

    ,

    采用主观

    权重确定方法

    (

    层次分析法

    )

    和客观权重确定的方法

    (

    变异系数法

    )

    分别确定开发区土地集约利用

    评价指标体系权重

    ,

    再利用组合赋权法得到开发区土地集约利用评价指标体系的最终权重值。

    二、主观确定权重的方法

    (

    )

    特尔斐法

    特尔斐法是一种较常用的预测方法

    ,

    它能对大量非技术性的、无法定量分析的因素作出概

    率估算

    ,

    但由于专家评价的最后结果是建立在统计分布的基础上

    ,

    所以具有一定的不稳定性。

    (

    )

    因素成对比较法

    通过对所选评价指标进行相对重要性两两比较、赋值、计算权重。在具体计算过程中

    ,

    影响因素的相对重要性在评价体系中所占的百分比

    ,

    完全是参评人员的直接判断

    ,

    这就必然会影

    响评定的精确度

    ,

    而且操作起来相对比较复杂。

    (

    )

    层次分析法

    层次分析法

    (AHP)

    是将决策有关的元素分解成目标、准则、方案等层次

    ,

    在此基础之上进行

    定性和定量分析的决策方法。这种方法的特点是在对复杂的决策问题的本质、影响因素及其内

    在关系等进行深入分析的基础上

    ,

    利用较少的定量信息使决策的思维过程数学化

    ,

    从而为多目

    标、多准则或无结构特性的复杂决策问题提供简便的决策方法。在进行定量信息数字化的过程

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  • 熵值法确定权重的步骤及适用范围

    千次阅读 2021-03-17 12:01:21
    日常工作中经常需要确定各个指标的权重,利用熵值法确定权重属于客观赋权法,从数据出发,避免过强的主观性,但是也同时带来了一些问题。在某个论坛的帖子中,作者提出了这样的一个问题:“熵值法用于确定权重是否...

    日常工作中经常需要确定各个指标的权重,利用熵值法确定权重属于客观赋权法,从数据出发,避免过强的主观性,但是也同时带来了一些问题。在某个论坛的帖子中,作者提出了这样的一个问题:“熵值法用于确定权重是否合适?什么场合下熵值法是不适用的?”

    下面我们就以作者提出的例子利用熵值法进行权重的求解(原贴的求解感觉存在问题),一方面可以学习一下熵值法确定权重的步骤,一方面也体会下熵值法的优缺点。

    author: @Huji

    熵值法的原理

    什么是信息熵

    熵是热力学的一个物理概念,是体系混乱度(或无序度)的量度。熵越大说明系统越混乱,携带的信息越少,熵越小说明系统越有序,携带的信息越多。

    信息熵则借鉴了热力学中熵的概念 (注意:信息熵的符号与热力学熵应该是相反的事件所包含的信息量的期望

    在概率论和统计学中,数学期望(mean)(或均值,亦简称期望)是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和。

    根据上面期望的定义,我们可以设想信息熵的公式大概是这样的一个格式

    $信息熵=\sum 每种可能事件的概率 * 每种可能事件包含的信息量$

    例如预测小明的考试成绩,假如只有4道大题,每道只能得0分或者满分,那么小明成绩可能的事件共有5种:0,25,50,75,100

    我们可以假设每种可能的事件发生的概率如下:

    成绩

    0分

    25分

    50分

    75分

    100分

    概率

    1/8

    1/8

    1/4

    1/4

    1/4

    这样一来上面的每种可能的事件的概率我们就知道了,那么剩下的就是计算每种可能事件包含的信息量。

    那么每种可能事件包含的信息量跟什么有关呢?

    答案是跟这一事件的不确定性有关,即与事件发生的概率有关,概率越大,信息量越小。试想,如果上面的概率修改一下,令小明得100分的概率是1,那么你预测小明会考100分这句话就没有信息量了,因为不管怎么样他肯定都会是100分。

    因此每种可能事件包含的信息量的计算采用不确定性函数$f$:

    $f = log(1/P) = -log P$

    采用这个函数,一方面保证了信息量是概率P的单调递降函数;另一方面保证了两个独立事件所产生的不确定性应等于各自不确定性之和,即可加性。

    综上,带入到我们一开始假设的公式中,可以得到信息熵的数学表达式如下:

    $H(U) = -\sum_{i=1}^{n} P_i logP_i$

    这里$H$是熵,$U$可以理解为所有可能事件的集合,有n种取值:$U_1,…,U_i,…,U_n$,对应概率为:$P_1,…,P_i,…,P_n$,对数的底一般取2。

    熵值法

    根据信息熵的定义,对于某项指标,我们可以用熵值来判断某个指标的离散程度,其熵值越小,指标的离散程度越大,该指标对综合评价的影响(即权重)越大。如果某项指标的值全部相等,那么该指标在综合评价中不起作用。

    熵值法的计算步骤

    问题描述

    作者提出的是这样一个问题

    题目:这群学生中“最聪明/最优秀”的学生是谁?

    学生

    数学

    体育

    学生5

    100

    90

    学生3

    97

    89

    学生13

    88

    98

    学生7

    77

    100

    学生2

    80

    96

    学生12

    98

    76

    学生9

    99

    56

    学生14

    88

    56

    学生6

    90

    43

    学生11

    89

    32

    学生8

    88

    32

    学生4

    90

    24

    学生15

    88

    21

    学生16

    99

    1

    学生1

    89

    11

    学生10

    89

    2

    计算步骤

    注意:相关xlsx文件可以在此处【下载】

    确定指标体系

    首先需要确定评价的指标体系,例如下图是网站经营评价的两级指标体系。

    3107202267925744949.jpg

    在我们的例子中,评价指标只有两个:数学和体育的成绩。

    清洗指标极值

    即剔除各指标中极大或者极小的值,一般用比较合理的上下线替换这些极值,目的是减少极值数据对该指标的熵的影响。

    原则:剔除占样本总数不到1-2%但指标值贡献率超过20-30%以上的极值样本。

    我们这里样本本来也不多,也没有贡献率特别大的,所以没有做处理。

    归一化指标处理

    将各个指标同度量化,即将指标的实际值转化为不受量纲影响的指标评价值。常用的方法有:

    临界值法:

    如果原始的第$i$个人的第$j$个指标是$x_{ij}$,那么归一化后是$x_{ij}’$。

    $x_{ij}’ = \frac{x_{ij}-\min x_j}{\max x_j - \min x_j}$,

    $x_{ij}’ = \frac{\max x_j-x_{ij}}{\max x_j - \min x_j}$

    若指标是正向的选第一个公式;

    若指标是负向的选第二个公式。

    $\min x_j$是第$j$个指标的最小值,类似地,$\max x_j$是第$j$个指标的最大值。

    Z-score法:

    $x_{ij}’ = \frac{x_{ij}-\bar{x_j}}{S}$

    这里我们采用第一种临界值法,得到结果如下图

    1036f509d4ca1fcfa3be2d0fc3935b35.png

    计算指标熵和权

    计算指标熵要先计算第$i$个人的第$j$个指标值的比重

    $y_{ij} = \frac{x_{ij}’}{\sum_{i=1}^m {x_{ij}’}}$

    计算第j项指标的信息熵的公式为

    $e_j = -K\sum_{i=1}^m y_{ij} \ln y_{ij}$

    (式中$K$为常数,$K=\frac{1}{\ln m}$,我觉得乘以这个主要是为了使得$e_j$小于等于1,这样后面求得的权重才是正数)

    某项指标的信息效用价值取决于该指标的信息熵$e_j$与1之间的差值,它的值直接影响权重的大小,信息效用值越大,对评价的重要性就越大,权重也就越大。

    $d_j = 1 - e_j$

    第$j$项指标的权重为$w_j = \frac{d_j}{\sum_j d_j}$

    结果如下

    b000b8b45289139b0104d758dbe3326a.png

    指标加权计算得分

    最后一步就是利用加权求和公式计算样本的评价值了

    $U = \sum_j 100* y_{ij}w_j$

    $U$为综合评价值,$w_j$为第j个指标的权重。

    计算出的总分从高到低排序如下图所示:

    d1bbf378a4fc8e2c34c28b6641b94ca1.png

    熵值法的优缺点及适用范围

    优点

    熵值法能深刻反映出指标的区分能力,进而确定权重

    是一种客观赋权法,有理论依据,相对主观赋权具有较高的可信度和精确度

    算法简单,实践起来比较方便,不需要借助其他分析软件

    缺点

    智能程度不够高。和多元回归和主成分等统计方法不同,它不能考虑指标与指标之间横向的影响(如:相关性)

    若无业务经验的指导,权重可能失真

    对样本的依赖性比较大,随着建模样本变化,权重会有一定的波动

    适用范围

    结合上面的实例,我们看到:体育成绩离散程度更大,导致其最后权重也更大,但是从通常评判的角度看,聪明程度往往与数学成绩关系更为密切。这就说明单单使用熵值法权重失真是经常发生的,要结合一定专家打分法才能发挥熵值法的优势,像确定指标体系中的示意图那样,构建两级评价体系,上层可能需要结合专家经验来构建,而底层的指标分的比较细,权重比较难确定,这种情况下采用熵值法比较合适。

    另外,确定权重前需要确定指标对目标得分的影响方向,对非线性的指标要进行预处理或者剔除。还要注意处理好极值。

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  • 常用有排队打分法、体操积分法、专家评分法、相对比较法、连环比率法,依次解释。 一、排队打分法 将指标体系中各指标的实际值按照优劣排序。正指标(数值越大结果越好)按照从大到小排序,复指标(数值越大结果越...

    常用有排队打分法、体操积分法、专家评分法、相对比较法、连环比率法,依次解释。

    一、排队打分法

    1. 将指标体系中各指标的实际值按照优劣排序。正指标(数值越大结果越好)按照从大到小排序,复指标(数值越大结果越差)按照从小到大排序。
    2. 一般设定总分100分,取第一名100分,最后一名0分。中间的按照以下公式进行打分(Si为中间某一个名次的分数,n为名次,N为参与排名的单位数量,A为预设总分,这里取100):Si=A-[(n-1)/(N-1)]×A
    3. 再将每个得分进行标准化。
    4. 最后按照权值计算总分。

    举例: 总分设置为10分,单位i排名为8,一共有20个单位i参与排名。可以得到其该项评分为10-(8/20)×10=6,标准化为0.6分。后续根据权值进行综合评分。
    评价: 该方法更加客观,消除了客观条件差异化造成的影响。比如中国两个地区教育发展不均衡,两个地区前百分之一的分数线可能A为680分,而B为650分。那么使用绝对数值进行评价就会有失偏颇,而使用排队打分法,能够更客观的展示对单位自身的评价。如果某个指标因素已有明确的数量表示,那么就可以采用排队打分法。

    二、体操计分法

    1. 有N位专家进行打分。
    2. 去掉一个最高分,去掉一个最低分,剩下的N-2个分数进行平均,即得到最后分数。
      举例: 歌唱比赛6位评审打分,分别为:10,9,9,7,7,6。去掉最高最低10分和6分,剩下的进行平均,得到最终得分为8分。
      评价: 可以尽量排除异常值的干扰,在系统评价工作中可以使用此方法。

    三、专家评分法

    1. 选择M个评价者对N个对象进行分别评价,结果以文字评价的形式描述(如:优、良、差)。
    2. 对文字描述进行分级加权(如:优3分,良2分,差1分),然后统计得加权平均值。
    3. 最终得到评价分数,可以进行百分值转化。遵循的公式为:
      Bj=(Fj/Fmax)×100。其中100可以换成其他的数字n,代表转化为n分制。

    举例: 15个评价者对5个对象进行评价,假设第一个对象得到4个优,7个良,4个差,则总得分为4×3+7×2+4×1=30。最后得分除以15人得到最终加权平均得分2.0。如果想要将分制变成百分制,要选择所有对象中最终加权平均得分最大的值,假设为2.53,根据步骤3里面得公式,得到百分制得分为79.1 。
    但是在一般使用中也常用得分系数,含义为该对象的最终加权平均得分除以所有对象最终加权平均得分总和,如公式:fj=(Fj/ΣFi)。
    所以根据此公式可以得到例子中对象在5个对象的评价系统(2.00,1.80,2.20,2.53,2.47)中的得分系数为0.182 。
    评价: 在很多评价系统中并没有明确的数值便于进行排序等操作,比如厨师比赛,需要专家进行评价。除了使用上述的体操计分法外,使用此方法先进行大致等级评价,在缺乏相关资料的情况下也可以做出定量估计。
    但是该方法对于专家的素质要求较高,存在一定的主观倾向性。

    四、相对比较法(两两比较法)

    1. 将所有n个指标列出,构成一个n×n的方阵,然后对于各指标进行两两比较打分,最后对各指标的得分求和,并做规范化处理。其中方阵主对角线上的的方阵可以不填写,也不参加运算。
    2. 打分方式有多样,比如0~ 1打分法评价aij,步骤3
    分值条件
    1当指标i比j重要时
    0.5当指标i和指标j同样重要时
    0当指标i没有指标j重要时
    1. 用每一项的得分除以总得分得到最后的权重w。

    举例:

    指标f1f2f3f4f5得分合计权重w
    f1111140.4
    f2011130.3
    f3001010.1
    f4000000.0
    f5001120.2
    合计101.0

    评价:

    1. 需要保证各个指标之间的相对重要程度有可比性。即体系中的任意两个指标能够通过主管判断确定重要性的差异。
    2. 应满足指标比较的传递性。采用多个评价者取平均值的方式能够取得更好的效果。

    五、连环比率法

    1. 从上到下进行相邻两两比较得到比值
    2. 赋予最后一个指标得分为1,再向上逆推回去,就得到结果。
    3. 要获得权重系数只需要进行单个指标值除以总体值即可。

    举例:

    评价指标暂定分数修正分数权重分数
    f139.00.62
    f233.00.21
    f321.00.07
    f40.50.50.03
    f5110.07
    合计14.51.00

    其中f5的暂定分数是指定的1,根据暂定分数向上推,就得到修正分数。
    评价: 当评价指标的重要性可以再数量上进行判断时,该方法优于相对比较法。但是由于加权结果依赖于相邻的比率值,比率值得主观判断误差会产生误差传递。

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  • 数据指标的权重确定

    千次阅读 2020-12-07 00:14:10
    主观赋权的优点是专家可以根据实际的决策问题和专家自身的知识经验合理地确定各属性权重的排序,不至于出现属性权重与属性实际重要程度相悖的情况。 但决策或评价结果具有较强的主观随意性,客观性较差,同时增加...
  • 本发明属于故障诊断领域,具体涉及一种针对贝叶斯网络中引入专家评价的先验概率评估方法。背景技术::贝叶斯网络作为故障诊断系统中常见的推理算法,网络根节点先验概率的准确程度直接决定着其能否快速定位第一故障...
  • AHP(层次分析)学习笔记及多层权重Python实践

    千次阅读 热门讨论 2020-09-07 13:22:40
    层次分析(The analytic hierarchy process)简称AHP,它是将与决策有关的因素分解成目标、准则、方案等层次,在此基础之上进行定性和定量分析的决策方法。 本文为简明AHP学习笔记,并通过Python实践构建多层权重...
  • 大名鼎鼎的层次分析(Analytic Hierarchy Process, AHP)是将与决策相关的细分元素进行拆解,在此基础上做层次权重的方法,这是一种将定性与定量分析相结合的方法。 应用场景是啥呢? 当你需要根据多种因素(或元素...
  • 比如搜索结果决定根据月销量和好评加权值来确定展示顺序,应该如何设置这个权重?以往的经验是重要的维度权重大一些,但是评分最高是5分,而销量无上限,这种类型的加权应该如何设计才能让权重发挥作用呢?如果想...
  • Pointer真的都好优秀,总是会第一时间给大家分享最实用的方法和思路,因此每个分享都是精品,本次一起来学习这篇如何确定权重方法和思路的文章吧。在工作生活中,我们经常会遇到一些需要确定各部分权重来得出最终...
  • 解决评价类问题以及确定各指标的权重时,学会层次分析能够派上很大的用场,本文详细介绍了层次分析的原理与应用技巧,讲解了在数学建模中如何运用层次分析解决评价类问题。
  • 用秩和比法计算权重时怎样编秩?陈冠民等(2001)〔8〕利用SAS软件编制了秩和比综合评价的SAS计算程序。...点数也称评分,是目前大多数国家最常用的方法,指对职位的各要素打分,用分数评估职...
  • 在之前的经历里遇到一些需要确定各部分权重来得出最终结果的问题,例如用户游戏偏好得分的计算、用户价值模型的构建以及贡献度的计算等,所以这篇博客就讲讲如何确定权重~ 权重计算方法 权重是指某因素在整体评价中...

空空如也

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专家打分法确定权重