统计综合评价方法
统计综合评价方法
二 、无量纲化方法
若无特殊说明，以下所考虑的指标 x ( j 1, 2 , , m ) 为极大型指标，其观测值为 { x i 1, 2 , , n ; j 1, 2 , , m )。 1、标准化处理方法
j
ij
x ij
*
x ij x s
j
j
s x 式中， 、 ( j 1, 2 , m ) 分别为第 j 项指标观测值的（样 x 本）平均值和（样本）标准差， 为标准观测值。
各指标的变异系数
V
j
j
( j 1, 2 , m )
xj
x 式中， 是第 j 项指标的标准差， 是第
j
j
j
项指标的均值；
各指标的权重：
W
j
V
j
j 1
m
V
j
第四节
指标合成
这里所说的合成，是指在对每个指标进行标 准化处理后，通过一定的算式或特定的方法将 多个指标对事物不同方面的指标评分综合在一 起，以得到对事物整体的评价结果。指标合成 方法主要有传统合成法和多元统计指标合成法， 传统合成法包括加法合成（加权线性和法）、 乘法合成及加乘混合法；多元统计指标合成法 包括主成分分析、层次分析等。
j
j
*
ij
特点： （1）样本平均值为0，方差为1； （2）区间不确定，处理后各指标的最大值、最小 值不相同； （3）对于指标值恒定的情况不适用； （4）对于要求指标值 x 0 的评价方法（如几何加 权平均法）不适用。
* ij
2、极值处理方法
x ij
*
x ij m M
j
医学统计学 -综合评价方法简介
,
X 0.19167 S 0.05419
0.30 0.19167
T
1.999
0.05419
查表：Smirnov法， T0.05,6 =1.1996,Grubbs法 T0.05,6 =1.82，T=1.99，大于T0.05,6 ，0.30可舍去
• 收集高质量信息 • 现有历史资料的综合应用
综合评价的基本条件
收集信息应符合要求
➢完整 ➢准确： ➢及时 ➢适用 ➢经济
综合评价的基本条件
信息来源 • 统计报表、医疗卫生工作记录和报告卡 • 公布或发表的有关资料 • 专题调查或实验
综合评价的基本条件
信息的处理：审核 ➢用各种技术手段对原始资料进行审核、汇
– 比较的标准：国家三级医院达到的水平为比较的标准， 或选用平均水平做标准。
– 计算综合指数：
运用综合指数法评价沈阳市直属 7所医院结果
医院名称 医疗质量指 数
工作效率指数
资源利用指数
发展能力指数
综合指数
数值
排序
数值
排序
数值
排序
数值
排序
数值
排序
第一医院
1 .0 2 1
7
0 .8 1 5
7
0 .8 6 1
• 单因素分析法 • 多因素分析法
常用综合评价的方法
• 综合评分法 • 综合指数法 • 层次分析法 • 加权评分法 • 秩和比法 • 模糊数学法 • Topsis法等 • ……..
综合评价的方法很多，它们各有其特点。 仅介绍综合评分法、综合指数法、Topsis法
综合评分法
• 根据评价目的及评价对象的特征选定评价指 标
统计学-第七章--综合评价
二、企业经营综合统计评价的程序与方法企业经营综合统计评价的基本步骤为：①选择评价指标，建立评价指标体系;②选择综合评价方法,即根据被评价现象的实际情况和特点，选定所用的无量纲化方法和合成方法;③根据综合评价方法和研究目的的要求确定评价标准值，即确定指标的有关阈值和参数;④确定合成时所使用的反映评价指标重要程度不同的权数；⑤将指标实际值转化为指标评价值，即无量纲化；⑥将各指标评价值合成为综合评价值，并依据综合评价值的大小，进行排序和其它分析研究。
综合统计评价的具体方法不同，步骤和内容也略有不同.上述六个步骤中，前四步是准备工作，后两步是实际操作。
下面介绍其主要步骤及其内容。
（一）评价指标体系的确定在企业经营综合统计评价中，科学地确定评价指标体系是综合评价能否准确反映全面情况的前提.评价指标的选择要在对评价现象定性研究的基础上，结合定量测定方法进行分析.确定评价指标体系的基本原则有：1．目的性。
选择指标,构造评价指标体系，首先要注意从评价目的出发。
例如，要评价企业经济效益，就应对企业经济效益的含义及层次进行科学界定，在此基础上选取经济效益指标；要研究企业活力状况，就应在正确理解企业活力含义的基础上，确定反映企业竞争力的指标.总之，评价指标体系的设置要能够反映不同评价对象的含义及特征，符合特定的研究目的.2．全面性.企业经营综合统计评价是一种全面性的评价,因而选取的指标应具有代表性，指标体系的扫描范围要力求全面,从不同的侧面，不同的角度全面反映其被评价对象的整体情况。
全而性并不是包括所有的指标，而应根据精简、效能的原则，选择既能反映全面状况，又能体现被研究对象本质特征的概括性强的指标，使指标体系形成一个极大无关组,尽量减少指标间的相关影响.3．可行性.设计评价指标体系时，要考虑到指标数据是否容易取得，数据质量是否真实可靠.例如，对企业及产品的竞争能力进行综合评价,一般可以用竞争对手的相应资料作为对比标准，由于存在着竞争，这些资料的取得是比较困难的。
综合评价的多元统计分析方法
综合评价的多元统计分析方法一、本文概述本文旨在深入探讨综合评价的多元统计分析方法，阐述其在各个领域的广泛应用及其实践价值。
随着大数据时代的到来，多元统计分析在综合评价中的地位日益凸显，其不仅能够帮助研究者从多个维度和角度全面、系统地分析数据，还能为决策提供更为科学、合理的依据。
本文将从多元统计分析的基本概念出发，详细介绍其在综合评价中的应用原理、常用方法以及实际案例，以期为读者提供一套完整、实用的多元统计分析方法体系，为相关领域的实践工作提供有益的参考。
二、多元统计分析方法概述在现代数据分析中，多元统计分析方法占据了至关重要的地位。
这些方法允许研究者同时分析多个变量，从而更全面地理解数据背后的复杂关系。
多元统计分析方法不仅扩展了传统单变量统计分析的视野，而且通过揭示变量之间的内在联系，为决策制定和预测提供了更为精确和全面的信息。
多元统计分析方法主要包括多元线性回归、主成分分析、因子分析、聚类分析和判别分析等。
每种方法都有其特定的应用场景和优势。
例如，多元线性回归用于探究多个自变量与因变量之间的线性关系；主成分分析则通过降维技术，提取数据中的主要信息；因子分析则用于揭示变量背后的潜在结构；聚类分析根据数据的相似性将数据分为不同的群体；而判别分析则用于确定样本所属的类型或群体。
这些方法在综合评价中都有着广泛的应用。
通过综合评价，我们可以对一个对象或系统的多个方面进行量化评估，进而得出一个综合的、全面的评价结果。
在这个过程中，多元统计分析方法提供了强大的工具支持，帮助我们更准确地理解和分析评价对象的各个方面，为决策提供科学依据。
随着数据分析技术的不断发展，多元统计分析方法也在不断更新和完善。
这些方法的应用范围也在不断扩大，从社会科学、经济管理到生物医学等领域，都可以看到多元统计分析方法的身影。
未来，随着大数据和技术的进一步发展，多元统计分析方法将在综合评价中发挥更加重要的作用。
三、主成分分析在综合评价中的应用主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）是一种广泛应用于多元统计分析的降维技术，其核心思想是通过正交变换将原始变量转换为新的线性无关的综合变量，即主成分。
十章统计综合评价
第十二章统计综合评价Ⅰ．学习目的本章阐述统计综合评价的理论与方法，通过学习,要求：1.明确统计综合评价的基本步骤及特点； 2.掌握基本的指标筛选和数据预处理方法；3.掌握常见的评价指标客观赋权法；4.掌握对各评价指标值进行综合的基本方法，并对评价结果做出判断。
Ⅱ．课程内容要点第一节综合评价概述一、统计综合评价的基本步骤综合评价是根据研究的目的建立一个统计指标体系，对现象发展的多个方面分别给予定量描述，并在此基础上，把各个指标所提供的信息综合起来，得到一个综合评价值，对被研究对象做出整体性的评判，以此进行横向或纵向的比较。
综合评价方法须遵循的基本步骤如下：（一）确定评价指标体系。
（二）评价指标的规范化。
包括两方面内容：1、评价指标类型的一致化；2、评价指标的无量纲化。
（三）确定各评价指标的权重系数。
对评价结果越重要的指标应赋予较大的权数，反之，赋予较小的权数，同时要求各指标的权数之和应等于100%。
指标权数的确定方法有两大类：主观赋权法和客观赋权法。
（四）确定综合评价的方法模型。
在确定了指标体系和各指标权数的基础上，就要采用一定的方法把各指标的评价值综合成为一个整体的评价值据此可对各评价对象在不同时间、空间上进行整体性的比较和排序二、统计综合评价的特点；1、综合性和整体；2、可比性；3、不稳定性。
第二节 评价指标选择与数据预处理一、评价指标的选择方法（一）指标筛选的定性方法——专家意见法 （二）指标筛选的定量方法 1、次要指标的删除。
可以通过衡量各项指标在所有被评价对象中取值的离散程度来确定指标的重要性：离散程度越大，说明该指标对评价结果影响越大，则给予保留；反之，说明该指标对评价结果影响越小，可以考虑从评价指标体系中给予删除。
2、重复指标的筛选（1）删除重复指标。
设有m 个备选指标，可以通过分别计算各个指标与其余1-m 指标的复相关系数来衡量一个指标被其它指标替代的程度。
（2）选取代表性指标。
同类指标中典型指标的选取可以根据某个指标与其它同类指标的单相关系数绝对值的平均数大小来确定。
007(讲座五-1)综合评价方法(一)
年度
1995 1996 1997
0.592 0.604 0.535
0.577 0.576 0.580
由式（8.7）和式（8.8）得最优方案和最劣方案：
Z （Z 1 , Z 2 , , Z m） { max Z ij j 1,2 , , m }
Z （Z 1 , Z 2 , , Z m） { min Z ij j 1,2 , , m }
S
i
( Z ij Z ) 2 j
j 1
m
i 1,2, , n
那么，某一可行解对于理想解的相对接近度定义为：
S i Ci S i S i
0≤Ci ≤1,i=1，…，n ，
8
S i Ci S i S i
0≤Ci ≤1,i=1，…，n ，
于是，若是理想解，则相应的 Ci =1；若是负理想解， 则相应的C i =0。愈靠近理想解，Ci 愈接近于1；反之， 愈接近负理想解， Ci 愈接近于0。那么，可以对 Ci 进行排队，以求出满意解。 1.3 TOPSIS法计算步骤 第一步： 设某一决策问题，其决策矩阵为A. 由A可以 构成规范化的决策矩阵Z′，其元素为Z'ij，且有
转化后数据见表8.2。
表8.2 转化指标值
年度 床位周 转次数 20.97 21.41 19.13 床位 周转率 （%） 113.81 116.12 102.85 平均 住院 日 5.34 5.44 5.73 出入院 诊断符 合率 （%） 99.42 99.32 99.49 手术前 后诊断 符合率 （%） 99.80 99.14 99.11 三日 确诊率 （%） 97.28 97.00 96.20 危重病 治愈 院内 病死 人抢救 率 好转率 感染率 成功率 （%） （%） （%） （%） 96.08 95.65 96.50 97.43 97.28 97.98 94.53 95.32 96.22 95.40 94.01 95.21
统计综合评价
四、确定权重的方法
1．统计平均法 2．最大组中值法
具体步骤如下：
第一步，请m个有关人员（一般要求m≥30）依权数分配表对评 价指标体系U中的u1,u2,…,un个指标，分别赋予最合适的权数。
从每类中选择出最具有代表性的指标。
（2）极大不相关法
假定有个可供选择的指标为 x1,x2, ,xp ,x1与x2, , xp
是独立的，表明x1 是无法由其他指标来替代的，因此，
以保留相关性最小的指标为选定的评价指标。具体步
骤如下：
第一步，求出p 个指标值的相关矩阵R。
第二步，计算复相关系数。
第三步，比较 12,22, ,p2的大小，其中值最大者，
1．综合评价结果具有相对性
（1）名次序数百分化 第一步：度量指标（类）间的相似程度。
（3）进行标准化处理的指标中若有逆指标，改变处理后的指标的符号。 为各变量（指标）的算术平均值（数学期望值）；
名次序数百分化是将被评价单位的名次序数转化 为第i个指标的满意值， 为第i项指标单项评分。
第一步，请m个有关人员（一般要求m≥30）依权数分配表对评价指标体系U中的u1,u2,…,un个指标，分别赋予最合适的权数。
值为指标ui的权数ai(i=1,2,…,n )，从而得出权重向量。
3．AHP（Analytic Hierarchy Process）构权法 具体步骤如下： 第一步，确定指标的量化标准 第二步，形成初始权数
第三步，重复以上的步骤，直至获得较为满意的结 果（或各专家对各个评价项目所确定的权数趋于一 致）为止，便得到初始权数。
第十一章综合评价分析方法
2. 1888年，英国统计学家艾奇沃斯（Edgeworth）发 表了一篇论文“考试中的统计学”提出了对考试中 不同课程如何加权比较的问题。
3.在随后的1913年，斯皮尔曼（Spearman）发表了 “和与差的相关性”的论文讨论了不同加权方法的 基本作用，实际上已将多元分析的有关内容应用于 综合评价问题。
第九章 综合评价分析方法
2020/2/21
版权所有 BY 统计学课程组
1
第九章 综合评价分析方法
第一节 综合评价概述 第二节 特征指标的选取与数据的处理 第三节 权数的确定和几个常用综合评价方法
2020/2/21
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2
本章重点与难点
重点是了解和掌握综合评价的基本含义； 指标的选取和指标体系的建立；数据的 处理；权重和综合评价模型的确定方法 等。难点是指标的选取和权重的确定方 法。
下表所示），采用功效系数法评价甲乙两地经
济效益水平。一般设有
p， 40 q 。60
指标
单位
权重
极大值
极小 值
甲地
1.08 1.00
0.52 68
1.00 1.10
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25
m
解：根据以上数据，利用公式 yi wjkij 得 j 1 m
y甲 wjkij j 1 25%1 25%1101 20%1.08 20%1 101.6%
1）极小型指标的一致性处理。设xi为极小型指
x标i 值x1i
，作如下变换
xi M xi
xi
(不存在一允许上限时 x>0)
2020/2/21
综合因素评价方法
综合因素评价方法
综合评价法指的是运用多个指标对多个参评单位进行评价的方法，简称综合评价方法。
综合评价是指某些企业通过多元化评价对企业的发展及方向进行一个综合的统计评价，从而来判断企业的走向和目标，这对任何一个企业或者行业化发展都有很大好处，所以综合评价是市场及其企业都有决定性作用。
现代综合评价方法包括主成分分析法、数据包络分析法、模糊评价法等。
(1)主成分分析法。
主成分分析是多元统计分析的一个分支。
是将其分量相关的原随机向量，借助于一个正交变换，转化成其分量不相关的新随机向量，并以方差作为信息量的测度，对新随机向量进行降维处理。
再通过构造适当的价值函数，进一步做系统转化。
(2)数据包络分析法。
它是创建人以其名字命名的DEA模型——CR模型。
DEA法不仅可对同一类型各决策单元的相对有效性做出评价与排序，而且还可进一步分析各决策单元非DE有效的原因及其改进方向，从而为决策者提供重要的管理决策信息。
(3)模糊评价法。
模糊评价法奠基于模糊数学。
它不仅可对评价对象按综合分值的大小进行评价和排序，而且还可根据模糊评价集上的值按最大隶属度原则去评定对象的等级。
综合评价方法及应用
综合评价方法及应用综合评价方法是在对一个个体或事物进行评价时，综合考虑多个不同的因素，并将这些因素综合起来进行评价的方式。
它能够在评价过程中充分考虑各种因素的权重和关系，从而得到一个较为全面和准确的评价结果。
综合评价方法在各个领域都有广泛的应用，例如在学术界进行学术评价、在企业界进行绩效评价、在社会调查中进行民意调查等。
综合评价方法的具体应用可以通过以下几个方面来说明。
首先，学术界广泛使用综合评价方法对学术成就进行评价。
在学术评价中，通常涉及到多个指标，如科研论文数量和质量、论文被引用次数、科研项目获得情况等。
将这些指标综合起来进行评价可以更全面地反映一个学者的学术水平和影响力。
综合评价方法不仅能够对个人进行评价，还可以对学术机构、研究领域等进行评价，为科学研究提供参考依据。
其次，在企业界，综合评价方法被广泛应用于绩效评价。
企业的绩效评价通常包括多个方面，如销售额、利润、员工满意度等。
这些指标相互关联，只有综合考虑才能全面评估企业的绩效情况。
综合评价方法可以将各个指标的权重和关系进行分析和计算，得到一个综合评价结果，帮助企业了解自身的竞争力和发展方向。
另外，在社会调查中，综合评价方法也被广泛应用于民意调查和社会满意度评价。
民意调查通常涉及到多个问题和多个评价指标，如对政府工作满意度、对社会问题的关注程度等。
综合评价方法可以对这些问题进行综合评价，从而得到一个全面的社会满意度评价，为政策制定提供参考。
综合评价方法的应用不仅局限于上述几个领域，还可以扩展到其他领域，如环境评价、风险评估等。
在环境评价中，可以综合考虑水质、空气质量、生态系统健康等指标，对环境状况进行评价；在风险评估中，可以综合考虑概率、严重程度等因素，对风险进行综合评估。
综合评价方法的应用范围广泛，可以满足不同领域对于全面评价的需求。
综合评价方法的应用虽然广泛，但也存在一些挑战和问题。
首先，确定评价因素的权重和关系是一个难题。
不同的评价因素可能对结果有不同的影响程度，如何确定每个因素的权重是一个复杂的问题。
综合评价方法综述与比较
综合评价方法综述与比较综合评价的概念：所谓统计综合评价，通常就是指多指标综合评价技术，它是利用一定的统计指标体系，采用特定的评价模型和方法，对被评价对象多个方面的数量特征进行高度的抽象和综合，转化为综合评价值，进而确定现象的优劣、类型或对现象进行排序的一种统计方法。
目前常用的方法有层次分析法、盗用函数法、多元统计综合评价技术法（包括主成分分析法、因子分析法、聚类分析法等）。
此外像人工神经网络综合评价法、模糊综合评判法、灰色系统理论等新兴综合评价技术还在源源不断地涌现。
一简易的综合评价方法（一），综合指数法1，直接综合法概念：直接综合法是在确定一套合理的指标体系基础上，对各项指标个体指数进行相加，直接计算出综合评价指数。
优点:公式简单易懂，指标数值计算简便。
缺点：得到的数值比较粗糙，以此得到的数据进行评价结果精确度不高。
2，加权综合法概念：加权综合法是在确定一套合理的指标体系的基础上，对各项指标个体指数进行加权平均，计算出综合评价数值。
优点：与直接综合法相比，加权综合法指标数值的计算考虑到了各指标的比重问题，将各指标赋予不同的权重，以体现不同指标的不同重要程度。
缺点：各指标的重要程度的判断具有很大主观性。
(二) 功效系数法概念：功效系数综合评价法是指根据多目标规划的原理，把所要考核的各项指标按照多档次标准，通过功效函数转化为可以度量的评价分数，据以对被评价对象进行总体评价得分的一种方法。
优点：方法简便和可操作性强是这种方法的优点所在。
缺点：竞争力评价中，不同行业各指标的重要程度有所不同，而权数是由评判人员主观确定，因此科学性有所欠缺，往往评价结果与实际状况出入较大。
（三）综合积分法概念：综合积分法是对构成评价指标体系的每个指标评分，将所有得分相加算出总分，作为综合评价数值的一种评价方法。
适用范围：适用于定量分析且变量指标可以用数字表达的评价分析。
优点：此法操作简单，结果与、易于理解。
缺点：对各指标变量的评分比较主观，没有客观精确地评分公式。
统计综合评价
最大组中值法。评价指标体系U中含有u1,u2,…,un个 指标，请有关专家（m≥30人组成）根据权数分配表， 对U中的各项指标，提出自己认为最合适的权数。 再根据专家估测的资料，进行单因素的权数统计。
进行相对化处理时，对于正指标，以实际值对比标准值；对 于逆指标，以标准值对比实际值。
2022/2/28
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x(h) i
x(s) i
40 60
x x 式中， i 为第i个指标实际值；
( i
s
)为第i个指标的
x 不容许值；
( i
h)为第i个指标的满标单项评分。
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三、指标权重确定
在综合评价的一个论域中，对目标值起权衡轻重作 用的数值即权重，也称权数。确定权重的方法有:
定量选择方法有试算法和系统聚类法：
（下页）
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试算法、系统聚类法
试算法是通过历史资料的试算来判断指标的有效 性。
系统聚类法是通过判断指标之间的相似程度来筛 选指标的一种方法。
系统聚类法的具体操作步骤：度量指标（类）间 的相似程度→度量指标（类）间的距离→确定最 具有代表性的指标（类）。
对于以定序尺度计量的评价项目，一般把该项目划分为若干个 评分等级，并对不同等级赋予适当的分值，然后请足够多的评 判者按预定的评分等级对该项目评分。
最后综合评判结果，即把各指标（或各项目）得分加总，得到 该评价对象的总分。
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加权平均法
加权算术平均法
n
xvWi
i 1
n
综合评价的研究方法
综合评价的研究方法
综合评价的研究方法包括：
1.定性分析法：对研究对象特征、过程、因果关系进行深入理解，从而对其进行评价。
2.定量分析法：对研究对象的数据进行统计和分析，从而对其进行评价。
3.案例研究法：通过深入研究个别事例，了解其特点、过程、结果，从而进行综合评价。
4.问卷调查法：采用问卷对受访者进行调查，从而了解他们的意见和看法，以此进行综合评价。
5.实地考察法：通过实地考察对象所在的环境、条件等，了解其具体情况，从而进行综合评价。
6.专家评审法：将多位具有相关专业知识和丰富经验的专家聚集在一起，进行评审和商议，从而进行综合评价。
7.模型分析法：采用数学和统计模型，对研究对象的数据进行建模和分析，从而进行综合评价。
统计综合评价方法
统计综合评价方法在统计学中，综合评价方法是一种系统性的方法，用于对多个变量或指标进行综合评估，以得出一个全面的结论。
以下是几种常见的统计综合评价方法：一、主观评价法主观评价法是一种基于专家主观判断的评价方法。
它通常适用于缺乏完整、准确的数据或对数据质量无法保证的情况。
主观评价法通常包括以下几种方法：1.专家调查法：通过向专家发放问卷或进行访谈，收集专家对某个问题的意见和看法。
2.德尔菲法：通过多轮匿名征求专家意见，逐步达成一致的看法。
3.模糊综合评价法：在模糊数学的基础上，考虑各个因素的不确定性，通过对多个因素的综合考虑，得出一个综合评价结果。
二、客观评价法客观评价法是一种基于数据的评价方法，它通常适用于数据较为完整、准确的情况。
客观评价法通常包括以下几种方法：1.因子分析法：通过对多个变量的降维处理，提取出影响最大的几个因子，并对这些因子进行综合评价。
2.主成分分析法：通过对多个变量的降维处理，将多个变量转化为少数几个主成分，并对这些主成分进行综合评价。
3.聚类分析法：将多个样本按照某些特征进行分类，并对每一类进行综合评价。
三、集成评价法集成评价法是一种将主观评价和客观评价相结合的评价方法。
它通常适用于既有一定的数据基础，又需要考虑到专家的经验和判断的情况。
集成评价法通常包括以下几种方法：1.加权平均法：将各个指标的客观评价结果和主观评价结果进行加权平均，得出一个综合评价结果。
2.灰色关联度分析法：在灰色系统理论的基础上，通过对多个因素的综合考虑，得出一个综合评价结果。
3.模糊积分法：在模糊数学的基础上，将主观评价和客观评价的结果进行模糊积分处理，得出一个综合评价结果。
四、动态评价法动态评价法是一种考虑时间因素的评价方法。
它通常适用于需要对历史数据进行比较和分析的情况。
动态评价法通常包括以下几种方法：1.时间序列分析法：将不同时间点的数据进行比较和分析，以发现趋势和变化。
2.横向比较法：将不同地区、不同组织的数据进行比较和分析，以发现差异和差距。
综合评价指标及计算方法说明
综合评价指标及计算方法说明一、综合评价指标定义（一）土地面积。
指年末企业实际占用的土地面积，用地面积=已登记用地面积+承租用地面积-出租用地面积-近3年新增土地面积。
其中：（1）已登记用地面积：是指企业经自然资源部门登记的土地面积；（2）承租用地面积：是指企业依法租赁取得的实际用地面积，若企业租赁标准厂房或无法准确计算用地面积，则根据企业租赁的建筑面积与地块容积率之比折算为企业租赁的用地面积；（3）出租用地面积：是指工业企业依法将自用土地或厂房出租给其他企业的用地面积；（4）近3年新增土地面积：经批准的项目新增土地面积在2年建设期、1年过渡期内可不计入用地面积。
（二）税收。
指企业税费"实际入库数”合计，即"净入库数”合计。
"实际入库数”中包含13项税（费）种：增值税、消费税、企业所得税、个人所得税、房产税、城镇土地使用税、车船税、土地增值税、印花税、城市维护建设税、资源税，教育费附加、地方教育附加。
其中：增值税实际入库数=增值税直接净入库税收+生产型出口企业发生的"免抵”税额（含应调未调部分）。
（三）工业增加值。
对应指标为"收入法增加值”指标，企业可从统计联网直报平台《工业企业财务状况（成本费用）表》（B103表）中获取数据。
（由企业填写提供，区统计局进行核对）（四）营业收入。
对应指标为《工业企业财务状况（成本费用）表》（B103表）中营业收入指标，对应指标代码分别为301。
企业可从统计联网直报平台（B103表）中获取数据。
（由企业填写提供，区统计局进行核对）（五）销售收入。
指企业确认的销售商品、提供劳务等营业收入。
（六）等价综合能耗。
综合能源消费量、电力消费合计均取自于205-1表‘'能源购进、消费与库存"；综合能源消费量取自补充资料“综合能源消费量（48）"；电力消费合计取自该表指标（33）第5列；电力投入、电力产出均取自于205-2表"能源加工转换与回收利用”，火力发电投入取自该表指标（40）第3列，电力产出取自该表指标（33）第11歹h等价能耗=综合能源消费量+电力消费合计*（等价折标系数一1∙229）O（由企业填写提供，区统计局进行核对）（七）年平均职工人数。
综合评价的多元统计分析方法
综合评价的多元统计分析方法随着信息时代的到来，人们面临着越来越多的数据和信息。
在这些数据和信息中，文本信息占据了很大的比例。
如何对这些文本信息进行有效的综合评价，从而帮助我们更好地理解和利用这些信息，成为了一个重要的问题。
传统的文本综合评价方法主要基于人工阅读和主观评价，但是这种方法存在着主观性强、效率低下等缺点。
因此，本文提出了一种基于多元统计分析方法的文本综合评价方法，旨在提高文本综合评价的客观性和准确性。
近年来，多元统计分析方法在文本综合评价方面得到了广泛的应用。
这些方法主要包括：主题建模、文本分类、情感分析、聚类分析、主成分分析、多维尺度分析等。
这些方法在不同程度上解决了文本综合评价的问题，但是也都存在着一定的局限性。
例如，主题建模和文本分类主要文本的内容，情感分析主要文本的情感倾向，聚类分析主要文本的相似性等。
因此，本文提出了一种基于多元统计分析方法的文本综合评价方法，旨在整合不同的方法，提高文本综合评价的客观性和准确性。
本文提出了一种基于多元统计分析方法的文本综合评价方法。
该方法包括以下步骤：建立指标体系：根据文本综合评价的目标和实际需求，建立一套全面的指标体系，包括文本的内容、情感、语言等多个方面。
数据选择：然后，从大量的文本数据中选取具有代表性的数据作为样本，以保证分析结果的客观性和准确性。
数据处理：在选取数据后，需要对数据进行预处理。
这包括数据清洗、文本分词、停用词去除等步骤，以保证数据的准确性和有效性。
分析方法：采用多元统计分析方法对处理后的数据进行深入分析。
这包括因子分析、主成分分析、聚类分析等多个步骤，以全面评估文本的综合价值。
本文选取了一组包含500篇新闻文章的语料库作为样本。
我们对语料库中的数据进行预处理，包括数据清洗、文本分词、停用词去除等步骤。
然后，我们采用多元统计分析方法对处理后的数据进行深入分析。
具体来说，我们采用了因子分析和主成分分析等方法对数据进行了降维处理，并进一步采用了聚类分析等方法将文本聚集到不同的类别中。
综合评价法
综合评价法综合评价法(Comprehensive Evaluation Method) ：是指运用多个指标对多个参评单位进行评价的方法，称为多变量综合评价方法，或简称综合评价方法。
其基本思想是将多个指标转化为一个能够反映综合情况的指标来进行评价。
如不同国家经济实力，不同地区社会发展水平，小康生活水平达标进程，企业经济效益评价等，都可以应用这种方法。
综合评价法的特点评价过程不是逐个指标顺次完成的，而是通过一些特殊方法将多个指标的评价同时完成的；在综合评价过程中，一般要根据指标的重要性进行加权处理；评价结果不再是具有具体含义的统计指标，而是以指数或分值表示参评单位"综合状况"的排序。
综合评价法的步骤1、确定综合评价指标体系，这是综合评价的基础和依据。
2、收集数据，并对不同计量单位的指标数据进行同度量处理。
3、确定指标体系中各指标的权数，以保证评价的科学性。
4、对经过处理后的指标在进行汇总计算出综合评价指数或综合评价分值。
5、根据评价指数或分值对参评单位进行排序，并由此得出结论。
综合评价分析指标值的计算方法主要有打分综合法、打分排队法、综合指数法、功效系数法等。
综合指数法综合指数法是指在确定一套合理的经济效益指标体系的基础上，对各项经济效益指标个体指数加权平均，计算出经济效益综合值，用以综合评价经济效益的一种方法。
即将一组相同或不同指数值通过统计学处理，使不同计量单位、性质的指标值标准化，最后转化成一个综合指数，以准确地评价工作的综合水平。
综合指数值越大，工作质量越好，指标多少不限。
综合指数法将各项经济效益指标转化为同度量的个体指数，便于将各项经济效益指标综合起来，以综合经济效益指数为企业间综合经济效益评比排序的依据。
各项指标的权数是根据其重要程度决定的，体现了各项指标在经济效益综合值中作用的大小。
综合指数法的基本思路则是利用层次分析法计算的权重和模糊评判法取得的数值进行累乘，然后相加，最后计算出经济效益指标的综合评价指数。
综合评价方法
综合评价方法一、综合评价方法介绍（一）概念综合评价方法是对评价对象的全体，根据所给的条件采用一定的方法，给每个评价对象赋予一个评价值，再据此择优或排序。
综合评价的目的通常是希望能对若干对象按一定意义进行排序从中挑出最优或最劣对象。
对于每一个评价对象通过综合评价和比较可以找到自身的差距也便于及时采取措施进行改进。
其基本思想是将多个指标转化为一个能够反映综合情况的指标来进行评价。
如不同国家经济实力，不同地区社会发展水平，小康生活水平达标进程，企业经济效益评价等，都可以应用这种方法。
（二）特点1、评价过程不是逐个指标顺次完成的，而是通过一些特殊方法将多个指标的评价同时完成的；2、在综合评价过程中，一般要根据指标的重要性进行加权处理；3、评价结果不再是具有具体含义的统计指标，而是以指数或分值表示参评单位＂综合状况＂的排序。
（三）构成综合评价的要素1、评价目的。
对某一事物开展综合评价，首先要明确为什么要综合评价，评价事物的哪一方面，评价的精确度要求如何等等。
2、评价者。
评价者可以是某个人或某团体。
评价目的的给定、评价指标的建立、评价模型的选择、权重系数的确定都与评价者有关。
因此，评价者在评价过程的作用是不可轻视的。
3、被评价对象。
随着综合评价技术理论的开展与实践活动，评价的领域也从最初的各行各业经济统计综合评价拓展到后来的技术水平、生活质量、小康水平、社会发展、环境质量、竞争能力、综合国力、绩效考评等方面。
这些都能构成被评价对象。
4、评价指标。
所谓指标是指根据研究的对象和目的，能够确定地反映研究对象某一方面情况的特征依据，每个评价指标都是从不同侧面刻画对象所具有的某种特征。
所谓指标体系是指由一系列相互联系的指标所构成的整体，它能够根据研究的对象和目的综合反映出对象各个方面的情况。
指标体系不仅受评价客体与评价目标的制约而且也受评价主体价值观念的影响。
5、权重系数。
相对于某种评价目的来说，评价指标相对重要性是不同的，权重系数确定的合理与否，关系到综合评价结果的可信程度。
统计综合评价
统计综合评价统计综合评价章前导读按照某⼀个指标对事物进⾏评价很容易实现，但在现实中，往往要综合考虑多个因素，依据多个指标对评价对象进⾏评价，这就需要综合评价。
本章将介绍综合评价的概念、程序和⽅法。
引例全⾯⼩康11979年12⽉6⽇，邓⼩平同志在会见来访的⽇本⾸相⼤平正芳时提出，中国现代化所要达到的是⼩康状态。
他曾经说：“翻两番，国民⽣产总值⼈均达到⼋百美元，就是到本世纪末在中国建⽴⼀个⼩康社会。
1997年，江泽民同志在⼗五⼤报告中提出“建设⼩康社会”的历史新任务。
进⼊新世纪，我国进⼊全⾯建设⼩康社会，加快推进社会主义现代化的新的发展阶段。
⼗六⼤提出了到2020年全⾯建设⼩康社会的奋⽃⽬标，并作出具体的战略部署。
国家有关部门参照国际上常⽤的衡量现代化的指标体系，考虑我国国情，从⼗个⽅⾯形成了全⾯建设⼩康社会的基本标准：⼀是⼈均国内⽣产总值超过3000美元。
这是实现全⾯建设⼩康社会⽬标的根本标志。
2000年，我国⼈均国内⽣产总值为854美元。
按照国内⽣产总值翻两番的发展速度测算，到2020年，我国⼈均国内⽣产总值将超过3000美元，达到当时中等收⼊国家的平均⽔平。
⼆是城镇居民⼈均可⽀配收⼊1.8万元（2000年不变价，下同）。
过去20年，我国城镇居民⼈均可⽀配收⼊增长了3倍。
预计今后20年，我国经济将继续快速发展，城镇居民收⼊⽔平能够保持过去20年的增长势头，到2020年达到18840元，可以稍微超过⼩康指标。
三是农村居民家庭⼈均纯收⼊8000元。
过去20年我国农村居民家庭⼈均收⼊增长了3.5倍，其中近10年增长1.6倍，到2000年为2253元。
可以预计，今后20年，随着农村改⾰的深⼊和农业现代化⽔平的提⾼，农民收⼊有可能增长3.2倍，农村居民家庭⼈均收⼊达到7210元，基本实现⼩康⽬标，城乡居民收⼊差距也有所缩⼩。
四是恩格尔系数低于40%。
近10年，城镇居民消费的恩格尔系数下降了15个百分点，农村居民消费正处于新的升级过程中。
常用综合评价方法(免费版)
一、Topsis 法(对多个对象作评价)TOPSIS （Technique for order preference by similarity to ideal solution ）法，即逼近理想解排序法，意为与理想方案相似性的顺序选优技术，是系统工程中有限方案多目标决策分析的一种常用方法。
• 它是基于归一化后的原始数据矩阵，找出有限方案中最优方案和最劣方案（分别用最优向量和最劣向量表示），然后分别计算诸评价对象与最优方案和最劣方案的距离，获得各评价对象与最优方案的相对接近程度，以此作为评价优劣的依据。
步骤：1. 设有n 个评价对象、m 个评价指标，原始数据可写为矩阵X ＝(Xij )n ×m2. 对高优、低优指标分别进行同向化、归一化变换3. 归一化得到矩阵Z ＝(Zij )n ×m ，其各列最大、最小值构成的最优、最劣向量分别记为Z ＋＝(Z max1 Z max2 … Z max m ) Z －＝(Z min1 Z min2 … Z min m )4. 第i 个评价对象与最优、最劣方案的距离分别为5. 第i 个评价对象与最优方案的接近程度Ci 为例 某儿童医院1994～1998年7项指标的实际值，用Topsis 法比较该医院这5年的医疗质量21max )(∑=+-=mj ij j iZ Z D 21min )(∑=--=mj ij jiZ ZD ∑==n i ij ij ij X X Z 12∑==ni ij ij ij X X Z 12)/1(/1)(-+-+=i i i i D D DC平均住院日、病死率、院内感染率为低优指标，其余为高优指标，同向化、归一化变换变换后，得到矩阵计算各列最大、最小值构成的最优、最劣向量分别为Z ＋＝(0.4833 0.4805 0.4634 0.8178 0.4776 0.4487 0.5612 Z －＝(0.4142 0.4081 0.4321 0.2024 0.3916 0.4455 0.3118) 计算各年与最优、最劣向量的距离（以94年为例）计算接近程度（以94年为例）C 1＝可以看出，1998 年综合效益最好，其次为 1995年，随后为 1994年、1997年，1996 年最差二、秩和比(RSR)法6289.0)5612.05612.0()4234.04833.0(221=-++-=+ D 2497.0)5612.03118.0()4234.04142.0(221=-++-=- D 1408.03.905.848.813.867.767.762222212=++++=Z ⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=3118.04482.04776.08178.04634.04805.04833.03871.04473.04511.03408.04634.04496.04142.03508.04455.04556.03298.04380.04353.04324.05612.04487.04556.02556.04321.04592.04781.05612.04464.03916.02024.04380.04081.04234.0Z•是利用秩和比RSR（Rank-sum ratio）进行统计分析的一组方法。
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各指标的变异系数
V
j
j
( j 1, 2 , m )
xj
x 式中， 是第 j 项指标的标准差， 是第
j
j
j
项指标的均值；
各指标的权重：
W
j
V
j
j 1
m
V
j
第四节
指标合成
这里所说的合成，是指在对每个指标进行标 准化处理后，通过一定的算式或特定的方法将 多个指标对事物不同方面的指标评分综合在一 起，以得到对事物整体的评价结果。指标合成 方法主要有传统合成法和多元统计指标合成法， 传统合成法包括加法合成（加权线性和法）、 乘法合成及加乘混合法；多元统计指标合成法 包括主成分分析、层次分析等。
谢 谢！
M
j
max { x ij }, m
i
j
min { x ij }
i
特点： ] （1） x [ 0 ,1，最大值为1，最小值为0； （2）对于指标值恒定的情况不适用（分母为0）。
* ij
3、线性比例法
x ij
*
x ij x j
M 为一特殊点，一般可取为 m 、 或 x 。 特点： （1）要求x 0 。 （2）当时 x m 0 ，x [1, )，有最小值1，无固定的最大值 1 （3）当时 x M 0 ，x ( 0，] ，有最大值1，无固定的最小值 （4）当时 x x 0，x ( - , )，取值范围不固定， x n。
德尔菲法 这是一种向专家发函、征求意见的调研 方法。评价者可根据评价目标及评价对象的 特征，在所设计的调查表中列出一系列的评 价指标，分别征询专家对所设计的评价指标 的权数，然后进行统计处理，并反馈咨询结 果，经几轮咨询后，如果专家意见趋于集中， 则由最后一次咨询确定出具体的评价指标的 权数。
三、评价指标类型的一致化方法
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。 1、对于极小型指标 x ，令 x M x 或
*
x
*
1 x
( x 0)
式中，M 为指标
x
的一个允许上界。
x
2、对于居中型指标
2( x m ) * x 2(M x)
j
j
j
第三节 评价指标权重系数的确定 一、主观赋权法 二、客观赋权法
一、主观赋权法
主观赋权法是以用于构建权数的原 始数据来自于评价者对所研究对象各个 指标的主观判断, 它主要包括: 德尔菲 法、两两比较互补和互反式评分法、层 次分析法、环比评分法、排序对数商法、 排序二项系数法等方法, 以及可靠性权 数中的加权移动平均法、指数平滑法、 折扣最小平方法、三点法等方法。
若 x q1 若 x [q1 , q 2 ] 若 x q2
[ m M 式中，q , q ] 为指标 x 的最佳稳定区间， 、 分 别为指标 x 的上、下界。
1 2
第二节 评价指标的无量纲化
一、指标无量纲化及其意义
1、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。 2、意义 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处理。
ij
i
5、向量规范法
x ij
*
x ij
i 1
n
x ij
2
特点： x 当 x 0 时， (x ) 1 。
ij
*
ij
( 0， 1)
，无固定的最大值、最小值，
*
2
ij
i
6、功效系数法
x ij c
*
x ij m j M j m j
d
M 式中， 、m 分别为指标 x 的满意值和不容许 c c 值； d、 均为已知正常数， 的作用是对变换后的值 d 进行“平移”， 的作用是对变换后的值进行“放大” 或“缩小”。 特点：可看成是更普遍意义下的一种极值处理 法。取值范围确定，最大值为 c d ，最小值为 c 。
3. 适中指标，也叫“居中型”指标 是指人们既不期望该指标的取值越大 越好，也不期望该指标的取值越小越好， 而是期望该指标的取值越居中越好的指 标。 如身高、体重等。 4.“区间型”指标
二、评价指标类型的一致化必要性
若评价指标体系中既有极大型指标、极小型指 标，又有居中型指标或区间型指标，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。
jቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
j
x j
j
j
*
j
j
ij
*
j
j
ij
*
j
j
ij
*
ij
i
4、归一化处理法
x ij
*
x ij
i 1
n
x ij
特点： 可看成是线性比例法的一种特例，要求 x 0 。 1 当时 x 0 ， x ( 0，) ，无固定的最大值、最小值， x 1 。
n ij i 1
*
ij
ij
*
x
，令
M m 2
若m x M m 2
x M
m 式中， 为指标 的一个允许上界。
x
的一个允许下界，M 为指标 x
3、对于区间型指标 ，令
x q1 x 1 max( q 1 m , M q 2 ) * x 1 x q2 1 max( q 1 m , M q 2 )
统计综合评价方法
主讲人：孟彦菊 mengyanju@
主要内容
第一节 评价指标类型的一致化 第二节 评价指标的无量纲化 第三节 评价指标权重系数的确定
第四节 指标合成
第一节
评价指标类型的一致化
一、 评价指标的类型 1. 正指标，也叫“极大型”指标 是指人们期望该指标的取值越大越好的指标。 如产值、利润等。 2. 逆指标，也叫“极小型”指标 是指人们期望该指标的取值越小越好的指标。 如成本、能耗等。
二 、无量纲化方法
若无特殊说明，以下所考虑的指标 x ( j 1, 2 , , m ) 为极大型指标，其观测值为 { x i 1, 2 , , n ; j 1, 2 , , m )。 1、标准化处理方法
j
ij
x ij
*
x ij x s
j
j
s x 式中， 、 ( j 1, 2 , m ) 分别为第 j 项指标观测值的（样 x 本）平均值和（样本）标准差， 为标准观测值。
二、客观赋权法
客观赋权法是以所研究对象各个指 标实际观测值为原始数据来构建权数的 方法, 它主要包括: 变异系数法、因子 分析法、主成分分析法、等级相关系数 法、影响矩阵法、相关系数矩阵法等方 法
变异系数法 基本思想：在评价指标体系中，指标取值差异 越大的也就是越难实现的指标。差异越大的指标越 重要，因为它更能反映出参加评价的各对象的差距。 评价指标体系中各指标的量纲不同，不宜直接 比较其差异程度。为了消除各指标量纲不同的影响, 用各指标的变异系数来衡量各项指标取值的差异程 度。
j
j
*
ij
特点： （1）样本平均值为0，方差为1； （2）区间不确定，处理后各指标的最大值、最小 值不相同； （3）对于指标值恒定的情况不适用； （4）对于要求指标值 x 0 的评价方法（如几何加 权平均法）不适用。
* ij
2、极值处理方法
x ij
*
x ij m M
j
j
m
j
式中，