交叉效率评价的研究进展评析
利用交叉分析解读调研结果
利用交叉分析解读调研结果调研是企业或组织了解市场、需求和目标受众的重要手段之一。
然而，仅仅获得调研结果并不能给予我们足够的信息来做出正确的决策。
利用交叉分析可以帮助我们深入理解调研结果，挖掘出更多有价值的信息。
本文将从六个方面展开详细论述。
一、交叉分析的基本概念交叉分析是一种基于统计学的分析方法，它可以帮助我们揭示不同变量之间的关系。
在调研结果中，我们通常会有多个变量，例如受访者的性别、年龄、收入水平等。
通过交叉分析，我们可以将这些变量交叉比较，找出它们之间的关联与影响。
二、变量之间的关系在交叉分析中，我们可以通过制作交叉表格或绘制交叉图来展示不同变量之间的关系。
例如，我们可以将受访者的性别与他们对产品的满意度进行交叉分析，以了解性别是否对满意度有显著影响。
通过这样的分析，我们可以发现一些隐藏的规律，帮助企业针对不同性别的消费者制定更有针对性的营销策略。
三、不同群体之间的差异利用交叉分析还可以帮助我们发现不同群体之间的差异。
例如，我们可以将受访者的年龄与他们对产品的购买意愿进行交叉分析，以了解不同年龄段的消费者对产品的需求有何不同。
通过这样的分析，我们可以精确把握不同群体的需求特点，为企业的市场定位和产品设计提供有力的支持。
四、因果关系的发现交叉分析不仅可以揭示变量之间的关联，还可以帮助我们找出变量之间的因果关系。
例如，我们可以将广告投入与销售额进行交叉分析，以了解广告投入是否对销售额有显著影响。
通过这样的分析，我们可以找到投入产出比最优化的方案，提高企业的市场竞争力。
五、市场细分与定位利用交叉分析的结果，我们可以对市场进行更精细的细分和定位。
例如，我们可以将消费者的收入水平与他们购买高端产品的意愿进行交叉分析，以找出高收入人群的购买特征。
通过这样的分析，我们可以为企业制定更准确的市场细分策略，提高产品销售的精准度。
六、新产品研发与创新交叉分析还可以帮助我们发现新产品研发的机会和创新的潜力。
例如，我们可以将消费者的兴趣爱好与他们对一项新技术的接受程度进行交叉分析，以了解潜在消费者对新产品的需求。
交叉分析法怎么分析
交叉分析法怎么分析交叉分析法是一种常用的数据分析方法，通过对不同因素之间的关系进行交叉比较和分析，帮助研究者发现变量之间的联系和差异。
本文将介绍交叉分析法的基本概念和步骤，并以具体案例进行说明。
一、交叉分析法概述交叉分析法（Cross-Tabulation Analysis）也被称为列联表分析（Contingency Table Analysis），是一种定量分析方法，用来研究两个或更多变量之间的关系。
通过构建列联表，对不同变量之间的交叉频数进行统计和比较，可以揭示变量之间的关联性和差异性。
二、交叉分析法步骤1. 确定研究问题：明确研究问题并选择需要分析的变量。
例如，假设我们想研究消费者对不同手机品牌的偏好与性别之间的关系。
2. 构建列联表：根据所研究的变量，构建列联表（也称为交叉表）。
横列为一个变量的不同水平（例如手机品牌），纵列为另一个变量的不同水平（例如性别）。
在交叉点上填写交叉频数。
3. 计算频数和比例：根据列联表，计算每个交叉点上的频数和比例。
频数表示各组别的数量，比例表示各组别所占比例。
4. 绘制图表：通过绘制图表，直观地展示不同变量之间的关系。
常用的图表包括堆叠柱状图、簇状柱状图、饼图等。
5. 进行统计检验：为了验证变量之间的关系是否显著，可以进行统计检验，如卡方检验。
卡方检验可以检验各组别之间的差异是否由随机因素引起。
6. 分析结果和讨论：根据交叉分析的结果，进行结果分析和讨论。
解释变量之间的关系和差异，并提出合理的解释和解决方案。
三、交叉分析方法案例以消费者对不同手机品牌的偏好与性别之间的关系为例，进行交叉分析。
我们调查了300名消费者，结果如下表所示：--------------------------------------------------| Apple | Samsung | Huawei | Others--------------------------------------------------男性 | 50 | 30 | 20 | 10--------------------------------------------------女性 | 20 | 40 | 50 | 20--------------------------------------------------根据上表，我们可以计算出各组别的频数和比例，如下所示：--------------------------------------------------| Apple | Samsung | Huawei | Others--------------------------------------------------男性 | 50 | 30 | 20 | 10--------------------------------------------------女性 | 20 | 40 | 50 | 20--------------------------------------------------| 70(23%) | 70(23%) | 70(23%) | 30(10%)--------------------------------------------------通过绘制堆叠柱状图，我们可以直观地看到不同手机品牌在不同性别中的偏好程度。
基于DEA交叉效率的区域技术创新评价体系研究
文献标识码 ： Ａ
文章编号 ： １ ０ ０ １ — ３ ９ ９ ７ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ５ — ０ ２ ４ ６ — ０ ３
Ｒｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｏ ｎ ｔ ｈ ｅ Ｅ ｖ ａ ｌ ｕ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ＤＥ Ａ Ａｒ ｅ ａ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｉ ｃ ａ ｌ Ｉ ｎ ｎ ｏ ｖ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｃｒ ｏ ｓ ｓ －Ｅ ｆ ｉ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｙ Ｂａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｔ ｈ ｅ Ｒｅ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｈ ｉ ｐ Ｂ ｅ ｔ ｗｅ ｅ ｎ Ｃｏ ｍｐ ｅ ｔ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｎ ｄ Ｃｏ ｏ ｐ ｅ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ
ｉ ｎ ｎ ｖａ ｏ ｔ ｉ ｏ ｎ ｅ ｉｃ ｆ ｉ ｅ ｎ ｃ ｙ ｏ ｆ３ ０ｐ ｒ ｖｉ ｏ ｎ ｃ ｅ ｓ ，ｍ ｕ ｎ ｉ ｃ ｉ ｐ ａ ｌ ｉ ｔ ｉ ｅ ｓ ａ ｎ ｄ ｎｌ ａ ｏ ｎ ｏ ｍ ｏ ｕ ｓ ｒ ｅ ｇ ｉ ｏ ｎ ｓ ｉ ｎ Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ｎｄ ａ ｒ ｎｋ ａ ｔ ｈ ｅ ｍ ｃ ｏ ｍ ｐ ｌ ｅ ｔ ｅ ｉ ｎ ２ ０ ０ ９ ．
省 市 的投 入 冗余 ， 同时 以投 入数 据 为 变量 对 ３ ０个 区域进 行 聚 类 分 析 ， 根 据 聚 类 结果 给 出各省 市的 改进 方 向和 技 术 创新
效 率较 低 省 市的 改进 基 准 。
关键 词 ： 技 术 创新 ； 效率 ； Ｄ Ｅ Ａ； 聚 类分 析
中图分类号 ： Ｔ Ｈ１ ６ ； Ｃ ９ ３ — ０
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ： Ｒ ｅ ｇ ￣ ｏ ｎ ａ ｌ ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｉ ｃ ａ ｌ ｉ ｎ ｎ ｏ ｖ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｅ ｉｃ ｆ ｉ ｅ ｎ ｃ ｙ ａ ｎ ｄ ａ ｂ ｉ ｌ ｉ ｔ ｙ ｈ ａ ｓ ｂ ｅ ｃ ｏ ｍ ｅ ａ ｄ ｅ ｃ ｅ ｉ ｖ ｅ ｆ ａ ｃ ｔ ｏ ｒ ｔ ｏ ｍ ｅ ｓｕ ａ ｒ ｅ ｔ ｈ ｅ ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｎ ｔｉ ａ ｏ ｎ ａ ｌ ｃ ｏ ｍ ｐ ｅ ｔ ｉ ｔ ｉ ｖ ｅ ａ ｄ ｖ ａ ｎ ｔ ａ ｇ ｅ ｏ ｆ ｒ ｅ ｉ ｇ ｏ ｎ ａ ｌ ｅ ｃ ｏ ｏｍ ｎ ￣Ｔ ｈ ｒ ｏ ｕ ｇ ｈ ｅ ｓ ｔ ａ ｂ ｌ ｉ ｓ ｈ ｉ ｎ ｇ ｉ ｎ ｄ ｅ ｘ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ｏ ｆ ｒ ｅ ｇ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｉ ｃ ｌ ａ ｉ ｎ ｎ ｏ ｖ ｔ ａ ｉ ｏ ｎ ｅ ｉｃ ｆ ｉ ｅ ｎ ｃ ｙ ，
我国省级财政效率比较——基于DEA交叉评价分析
估计一定的 函数形式 ， 主观性太强 ， 一旦定义的函数形式
错误或者不符合实 际情况 ， 在很大程度上会影 响所计算
的效率值 ， 使研究失去意义。因而 ， 非参数法便成为当前
础上发展起来的一种新 的系统分 析方法 。Ｄ Ａ是使用 Ｅ
数学规划模 型评价具有多个输入和多个输 出的“ 部门” 或 “ 单位”称为决策单元 ， ｅｉｏ ｋ ｇＵ ｉ Ｄ 『 （ Ｄ ｃ ｉ Ｍａｉ ｎｔ ＭＩ） ｓｎ ｎ ， 间的
《 全球公共管理革命一一关 于治理转型的报告 》 中将新公 共管理运动 的核心 内容总结 为六个 方面 ： 生产率 、 市场
机， 提升政府的运作能力 ， 势浩大的“ 声 新公共管理” 运动 首先在西方 国家掀起 ， 随即在 世界范 围内开始广泛 的传 播， 成为了公共行政领域 的时代潮流 。经济合作与发展
组织 （ Ｅ 、） 于这 次 运 动 的界 定 为 ： １企 业 管 理 技 术 ０ （ 对 Ｄ （）
的采用 ；２ ｆ （） Ｒ务及顾客导 向的强化；３公共行政体 系内 （） 的市场机制及竞争功能 的引入 。Ｄ ｎｌ Ｆ Ｋ ｔ 教授在 ｏ ａ ｅｔ ｄ ｌ
江 汉 石 油 职 工 大 学 学 报
２１ ０ １年 ０ ９月
Ｊｕｎｌ ｆ ｉ ｇａ ｅ ｏ ｕ Ｕ ｉ ｒｉ ｔ ｆ ｎ ｒｅｓ ｏｒａｏ ａ ｈｎＰ ｔ ｌ ｍ ｎｖ ｓｙｏ Ｓａ ｄＷｏｋｒ Ｊｎ ｒｅ ｅ ｔ ｆ ｆａ
第效 率 比较 一 一基 于 ＤＥ 交 叉评 价 分 析 Ａ
［ 稿 日期 ］ ２ １－０ －０ 收 ０１ １ ７ ［ 者 简介 ］郑 雪晴 （ ９９ ）女 ， 作 １８ 一 ， 中山 大学岭 南学 院财 政 学 ２ １ 博 士 ． 究 方 向为 公 共部 门经 济学 理论 与 应 用 。 ００级 研
基于SBM交叉效率的普通高中教育效率评价研究
基 于 Ｓ Ｍ交叉效 率 的普通高 中 Ｂ 教 育效 率评价研 究冰
口解 百臣 曲茜茜 邓英芝
摘 要 ：高质 量的普通 高 中教育是 办好 高等教 育的基础 ，科 学有效 的评价结果 有助 于提 高高 中教 育的质
聂 后 地 教 效 值 低 教 决 者 站 整 国 的 度 统 规 ， 资 配 到 偶 格 高 落的区育率较。育策应在个家高上筹划将源置对价更的
省份 （ 自治区或直辖 市） ，使有限的教育资源得到更充分地利用 。 关键词 ：普通 高中教 育；Ｓ Ｍ 交叉效率方法 ；教育效率 ；评价研 冤 Ｂ
【 技术正 用】 于 Ｂ 交 效 的 通 中 育 率 价 究 基 ｓＭ 叉 率 普 高 教 效 评 研
中国博士后科 学基金 资助项 目 （０ ０ ４０ ０ ） ２ １０ ７ ５５ ；教 育部 博士点青年教 师基金 项 目 （０ ７ ０６ ２ ） ２０ ０ ５ ０８ ；天津大 学青年
教 师 创新 基金 项 目 （Ｊ ＹＦ 一 ８ ０ ） Ｔ Ｕ— Ｆ ０ Ｂ ９ 。
．
．
．
作者简介 ：解百 臣，讲师 ，博士后 ，天 津大学管理与年 经济学部 （ 天津 ３ ０ ７ ） ００ ２ ；曲茜茜，硕 士研 究生，天
政策 建议 。
育 的基 础 ，对 于培养 学生 的科 学研 究 意识 ，树立 正 确 的人 生观 、价 值观 和科 学态 度 至关重 要 。在 我 国
二 、ＤＥ Ａ及高 中教 育效 率研 究现 状
由于 Ｄ Ａ方 法 无 需 对 投 入 产 出指 标 进 行 严 格 Ｅ 限制 ，在 包括 教育 在 内 的诸 多研 究领域 内获得 了广 泛应 用 。Ｓｎｕ ｔ等 （９７ 用 Ｄ Ａ模 型 测 算 加 ｅｑ ｐａ １８）采 Ｅ
数据包络分析的交叉效率研究基于博弈理论的效率评估方法
数据包络分析的交叉效率研究基于博弈理论的效率评估方法一、本文概述数据包络分析（Data Envelopment Analysis，简称DEA）是一种非参数统计方法，主要用于评价决策单元（Decision Making Units，简称DMU）的相对效率。
然而，传统的DEA方法在处理多DMU效率评价时，往往会出现效率值均为1的情况，使得评价结果缺乏区分度。
为了解决这个问题，交叉效率评价被引入到DEA中，通过DMU之间的相互评价，提供更丰富的效率信息。
然而，交叉效率评价本身也存在一些问题，如评价结果的稳定性、公正性等。
本文旨在研究基于博弈理论的效率评估方法，以解决交叉效率评价中存在的问题。
博弈理论作为一种研究决策主体在特定环境下如何进行决策的数学工具，能够很好地处理DMU之间的相互作用和相互影响。
通过将博弈理论与交叉效率评价相结合，我们期望能够提出一种更加公正、稳定的效率评估方法，为决策者的决策提供更为准确的参考依据。
本文首先将对数据包络分析和交叉效率评价的基本理论进行介绍，然后详细阐述博弈理论在交叉效率评价中的应用方法。
接着，通过实例分析，验证所提方法的可行性和有效性。
对本文的研究成果进行总结，并对未来的研究方向进行展望。
二、数据包络分析（DEA）的基本理论数据包络分析（Data Envelopment Analysis，简称DEA）是一种非参数统计方法，主要用于评价决策单元（Decision Making Units，简称DMU）的相对效率。
该方法最初由Charnes，Cooper和Rhodes于1978年提出，并经过数十年的发展，已经形成了包括CCR模型、BCC模型、SBM模型等在内的多种经典模型。
DEA通过构建生产前沿面，将各个DMU的效率值投影到该前沿面上，进而评价其相对效率。
DEA的核心思想是“相对效率评价”，即所有DMU之间的相对效率都可以通过比较它们与最优DMU（即生产前沿面上的DMU）的偏离程度来得到。
交叉学科成果评价
交叉学科成果评价随着社会的发展和科技的进步，交叉学科的研究也逐渐受到重视。
交叉学科是指多个学科领域之间的相互融合和交流，通过整合不同学科的知识和方法，以解决复杂问题。
交叉学科的研究成果评价成为衡量交叉学科发展和影响力的重要指标。
交叉学科的研究成果评价具有一定的挑战性。
首先，交叉学科的研究往往涉及多个学科的知识和方法，评价过程需要考虑不同学科的特点和要求。
其次，交叉学科的研究成果可能涉及到多个学科的学术界和工业界的需求，评价过程需要综合考虑不同利益相关者的意见和需求。
再次，交叉学科研究的成果评价需要考虑其对社会和经济发展的影响，评价指标需要包括学术质量、创新性和实用性等方面。
最后，由于交叉学科的研究涉及多个学科的交流和合作，评价过程需要考虑团队合作和学科交流的情况。
针对以上挑战，交叉学科成果评价可以从以下几个方面进行考虑。
首先，可以从学术质量和创新性两个方面评价交叉学科的研究成果。
学术质量可以通过论文发表数量和质量、被引用次数等指标来进行评价。
创新性可以通过专利申请数量和质量、研究成果的影响力等指标来进行评价。
其次，可以从实用性和社会影响两个方面评价交叉学科的研究成果。
实用性可以通过技术转化和应用示范等指标来进行评价。
社会影响可以通过政策影响和社会认可等指标来进行评价。
再次，可以从团队合作和学科交流两个方面评价交叉学科的研究成果。
团队合作可以通过团队规模和合作项目数量等指标来进行评价。
学科交流可以通过学术会议和学术交流活动等指标来进行评价。
交叉学科成果评价的过程需要综合考虑以上各个方面的指标，以综合评价的方式进行。
评价过程应该是透明、公正和科学的，避免主观评价和利益冲突。
评价结果应该及时反馈给研究人员和相关利益相关者，以促进研究的进一步发展和应用。
交叉学科成果评价的结果将直接影响到交叉学科的发展和影响力。
评价结果可以用来衡量交叉学科的学术水平和创新能力，以及对社会和经济发展的贡献。
评价结果也可以用来指导政府和企业的决策，以促进交叉学科的发展和应用。
交叉学科评价体系-概述说明以及解释
交叉学科评价体系-概述说明以及解释1.引言1.1 概述交叉学科评价体系在当前的教育和学术界中备受关注。
随着社会和经济的快速发展，学科之间的交叉与融合越来越频繁，这使得传统学科之间的界限变得模糊，催生出了大量的交叉学科研究。
交叉学科评价体系的出现旨在有效评价交叉学科研究的质量与价值，并为相关研究者提供合适的评价标准和方法。
概括而言，交叉学科评价体系是一种对交叉学科研究进行评价和量化的体系化方法。
由于交叉学科的特殊性，传统学科评价体系无法完全适用于交叉学科研究的评价。
因此，建立一套适合交叉学科的独特评价体系具有重要意义。
交叉学科评价体系的设计需要考虑到多个方面，包括学科之间的互补性、研究方法的创新性、学术贡献的实际意义等。
它既需要关注学科内部的专业性和深度，也要兼顾学科之间的协同性和广度。
在评价过程中，不仅要考虑学术成果的数量和质量，还需要关注学术团队的合作能力、学术影响力以及科研成果的社会效益等。
与此同时，交叉学科评价体系还应该注意避免评价标准的单一化和僵化化。
交叉学科研究的灵活性和多样性使得评价体系需要具备开放性和包容性，不断适应交叉学科研究的新动态和新发展。
本文将从交叉学科的定义、交叉学科的重要性、交叉学科评价的需求以及现有的交叉学科评价体系等方面进行探讨与分析。
通过总结交叉学科评价的重要性，并提出改进交叉学科评价体系的建议，本文旨在促进交叉学科研究的发展，推动学术界对交叉学科评价的关注和研究。
1.2文章结构1.2 文章结构本文按照以下结构展开对交叉学科评价体系的讨论。
首先，在引言中概述了本文的主要内容，明确了文章的目的。
接着，正文部分将提供关于交叉学科的定义、其重要性以及交叉学科评价的需求的详细说明。
随后，我们将回顾和分析现有的交叉学科评价体系，探讨其优点和不足之处。
最后，结论部分将对交叉学科评价的重要性进行总结，并提出完善交叉学科评价体系的建议。
同时，我们将展望未来交叉学科评价的发展方向，并得出本文的结论。
高效的试验设计如何进行交叉实验设计与数据分析
高效的试验设计如何进行交叉实验设计与数据分析在科研与实验领域中，试验设计是非常重要的一环。
合理的试验设计能够帮助研究人员充分利用有限的资源和时间，提高试验效率，获取准确、可靠的数据。
其中，交叉实验设计是一种常用的设计方法，本文将对交叉实验设计与数据分析进行探讨。
一、交叉实验设计的概念与原理交叉实验设计是指在一组试验样本中，通过将其划分为若干子集，依次在不同子集上进行多组实验。
具体而言，将样本分为两组或多组，交叉组合进行实验，以比较不同处理条件对实验结果的影响。
交叉实验设计的原理是利用同一实验样本在不同处理条件下的反应情况，判断各处理条件对实验结果的影响。
通过多次交叉实验，可以减少误差的影响，更准确地比较不同处理条件的效果。
二、交叉实验设计的步骤进行交叉实验设计需要经过以下步骤：1. 确定实验目标和研究问题：明确研究目标，确定需要比较的处理条件。
2. 确定试验样本数量和划分方法：根据研究目标和实验条件，确定需要的样本数量，并采用适当的方法将样本划分为不同的子集。
3. 设计实验方案：确定各个子集的处理条件，以及每个实验所需的时间和操作细节。
4. 进行实验：按照实验方案，依次在不同子集上进行实验。
5. 收集数据：记录实验过程中的各个参数和结果数据。
6. 分析数据：统计和比较各组实验结果，进行数据分析。
7. 得出结论：根据数据分析结果，对实验结果进行总结和分析，得出科学、准确的结论。
三、交叉实验设计的优势和应用交叉实验设计作为一种高效的试验设计方法，具有以下优势：1. 提高试验效率：通过充分利用有限的样本和资源，交叉实验设计能够减少试验次数，提高试验效率。
2. 降低误差：交叉实验设计通过在同一样本上进行多次实验，可以消除个体差异和环境影响，减小误差的影响。
3. 提高数据可靠性：通过对多组实验结果进行比较和分析，交叉实验设计能够得出更准确、可靠的数据结论。
交叉实验设计在科研和实验领域有广泛的应用，包括但不限于以下方面：1. 医学研究：在临床试验中，交叉实验设计可以用于比较不同药物治疗的效果，评估治疗方法的有效性。
交叉效率评价方法中一种改进的新单元导入保序性方法
Value Engineering0引言数据包络分析（DEA）是评价决策单元（DMU）相对有效性的一种行之有效的非参数方法，自从1978年第一个经典的DEA模型（CCR模型）提出以来，就越来越受到重视,被广泛应用于银行、医院等机构的效率评估和排序[1]。
由于DEA方法自身所存在的特点[2]，基于DEA方法的决策单元排序方法研究近来变成了热点问题。
已有的研究发现，直接用CCR模型中的效率值进行评价排序存在诸多缺陷，如：①原始的CCR模型只能分辨出DMU是DEA有效还是非有效，很难对所有DMU进行排序；用于计算效率值的权系数采取了使被评价单元效率值最大的权系数，容易形成夸大长处、回避缺陷，以自评为主的氛围，产生表面上DEA有效，但在互评和排序中却处于不利地位的伪有效单元；②假设所有的输入、输出指标权重信息无偏好，对权重没有约束。
针对CCR模型在解决实际问题出现的缺陷，学者们开始进行适当的改进和完善。
Sexton等（1986）[3]提出的交叉效率评价方法就是其中一个典型代表，该方法的主要思想是利用自评和互评体系来消除（减轻）传统DEA方法中单纯依靠自评体系来对DMU进行评价的弊端，该方法能够判断出全局最优的DMU，从而对所有DMU进行充分排序，并且能够解决传统DEA方法中权系数过于极端和不现实的问题。
但是在利用最终平均交叉效率值来对DMU进行排序时，依然存在诸多缺陷,如导入新DMU可能产生逆序现象[4]。
针对新DMU导入可能产生逆序现象，目前的研究文献较少。
吴杰等针对导入新的DMU可能产生逆序问题，通过求解交叉效率的纳什讨价还价解来确定各DMU 的权重，从而得到最终的均衡交叉效率，利用该效率对DMU进行排序可以消除在导入新DMU时所产生的逆序现象[5]。
本文针对交叉效率矩阵提出二次分配各DMU的权重重新集结各DMU最终的交叉效率值，可以解决交叉效率中导入新的DMU时产生的逆序现象。
1交叉效率评价方法交叉效率的概念是由Sexton等人于1986年提出的一类用于评估排序的DEA方法，对于m个输入、s个输出的n个DMU，基于CCR模型，定义交叉效率矩阵[6]：h kj=sr=1Σu r y krmr=1Σu r y kr=u T yk，k=1，2，…，n；j=1，2，…，n（1）其中，第k个DMU的投入、产出向量为（xk，yk），xk=（x1k，x2k，…，x mk）T，y k=（y1k，y2k，…，y nk）T，取输出指标权重向量u=（u1，u2，…，u s）T，输入指标权重向量v=（v1，v2，…，vm）T主对角线元素hkk为DMUk的CCR自评效率值，非对角线元素h kj（k≠j）为基于自评效率值权重得出的互评（他评）效率值。
《模糊有效性度量与交叉效率分析》范文
《模糊有效性度量与交叉效率分析》篇一一、引言随着科技进步和管理理念的转变，效率度量成为了各类组织和项目成功与否的重要评价指标。
传统的有效性度量往往侧重于精确性，但在许多复杂系统中，由于存在模糊性和不确定性，精确度往往难以达到理想状态。
因此，模糊有效性度量与交叉效率分析成为了现代管理研究的重要课题。
本文旨在探讨模糊有效性度量的方法和应用，以及交叉效率分析在实践中的运用。
二、模糊有效性度量1. 模糊有效性的概念模糊有效性是指在复杂系统中，由于存在诸多不确定性和模糊性因素，无法用精确的数值来衡量系统的有效性，而采用模糊集理论、模糊逻辑等方法来描述和度量系统的有效性。
2. 模糊有效性度量的方法（1）模糊综合评价法：通过建立模糊综合评价指标体系，运用模糊数学的方法对系统进行评价，从而得到系统有效性的模糊评价结果。
（2）数据包络分析（DEA）：通过比较决策单元（DMU）的输入和输出数据，评价其相对有效性。
在模糊环境下，可以采用模糊数据包络分析（FDEA）来处理不确定性和模糊性。
3. 模糊有效性度量的应用模糊有效性度量广泛应用于企业绩效评价、项目管理、决策分析等领域。
例如，在企业绩效评价中，可以采用模糊综合评价法对企业进行综合评价，以更全面地反映企业的实际情况。
三、交叉效率分析1. 交叉效率的概念交叉效率是指在多个决策单元（DMU）之间进行比较时，通过引入其他DMU的输入和输出数据来评价某个DMU的效率。
交叉效率分析可以帮助我们更全面地了解各个DMU的效率状况，为决策提供依据。
2. 交叉效率分析的方法（1）超效率DEA：在传统DEA的基础上，引入交叉效率的概念，通过比较多个DMU的效率，得到超效率值，从而更准确地评价DMU的效率。
（2）交叉评价法：通过邀请多个专家对DMU进行交叉评价，综合考虑各专家的评价结果，得到DMU的交叉效率值。
3. 交叉效率分析的应用交叉效率分析广泛应用于政府项目评估、医院绩效评价、学校教育质量评估等领域。
基于DEA交叉评价的中国省际能源效率研究
摘 要 ： 从 传 统 ＤＥ Ａ模 型 出发 ， 考虑 环境 污 染产 出， 基于 ２ ０ ０ ５ —２ ０ １ ０年 中 国省 际面板 数据 ， 引入 不同的 交 叉评 价模 型 对 中国各 省份 的 能 源效 率进 行 了研 究． 研 究结 果表 明 ， 中国
能 源效率 整体 水平 偏低 ， 各省 份 能 源效率存 在 显 著 差异 ， 大体 呈现 出 东部 省份 能 源 效率 高，
西部 省份 能 源效率 低 的格 局 ． 此外， “ 十一五 ” 规 划 期 间我 国能 源效 率 大 体 呈上 升趋 势 ， 但东
西部 地 区能 源效 率差距 有扩 大 的趋 势．
关键 词 ： ＤＥ Ａ； 能源效 率 ； 交叉评 价 中 图分 类号 ： Ｆ ０ ６ ４ ． １ 文 献标 识码 ： Ａ
第４ ０卷 第 ７ 期
２ Ｏ １ ３ 年
湖 南 大 学
学 报 （自 然 科 学 版 ）
Ｖｏ １ ． ４ ０， Ｎｏ． ７
７月
Ｊ ｏ ｕ ｒ ｎ ａ ｌ ｏ ｆ Ｈｕ ｎ ａ ｎ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ （ Ｎａ ｔ ｕ ｒ ａ ｌ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ｓ ）
Ｊ ｕ １ ．２ ０ １ ３
文章编号 ： １ ６ ７ ４ — ２ ９ ７ ４ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ７ — ０ １ ０ ４ — ０ ５
基 于 ＤＥＡ 交 叉 评 价 的 中 国 省 际大学 金融 与统计学院 ， 湖 南 长沙 ４ １ ０ ０ ７ ９ ）
提高 能 源 效 率 是 “ 十二五” 规 划 的 重 要 目标 之
ｂｅ ｔ ｗｅ ｅ ｎ ｅ ａ ｓ ｔ ｅ ｒ ｎ ａ ｎ ｄ ｗｅ ｓ ｔ ｅ ｒ ｎ ｒ ｅ ｇ ｉ ｏ ｎｓ ｈ ａ ｓ ａ ｔ ｒ ｅ ｎｄ ｏ ｆ ｗｉ ｄ ｅ ｎｉ ｎｇ ． Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄ ｓ： ＤＥＡ ；ｅ ｎｅ ｒ ｇ ｙ ｅ ｆ ｆ ｉ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｙ；ｃ ｒ ｏ ｓ ｓ — ｅ ｖ ａ ｌ ｕａ ｔ ｉ ｏ ｎ
交叉验证后计算评价指标
交叉验证后计算评价指标交叉验证是一种常用的评估机器学习模型性能的方法。
它通过将数据集划分为K个等分，每次使用其中的K-1份作为训练集，剩余的1份作为测试集，来验证模型的泛化能力。
在每次重复的交叉验证中，使用不同的训练集和测试集来训练和评估模型，最后取K次评估结果的平均值作为最终的评估指标。
交叉验证的一个重要应用是用于比较不同模型的性能。
在这种情况下，可以使用相同的交叉验证划分来保证结果的可比性。
首先，选择一组待比较的模型，并对每个模型进行交叉验证。
然后，比较各个模型在不同交叉验证折上的性能，例如准确率、召回率、F1分数等指标，以确定最优模型。
在交叉验证的过程中，需要选择一个合适的性能评估指标来度量模型的好坏。
常用的评价指标包括准确率、召回率、精确率、F1分数等。
准确率是用来度量分类模型预测结果中正确的比例。
它可以通过计算正确预测的样本数除以总样本数来获得。
准确率高表示模型的预测准确性高。
召回率是用来度量模型找到了多少正确的正样本。
它可以通过计算正确预测的正样本数除以总正样本数来获得。
召回率高表示模型对于正样本的查找能力强。
精确率是用来度量模型预测的正样本中有多少是正确的。
它可以通过计算正确预测的正样本数除以预测为正的样本数来获得。
精确率高表示模型对于正样本预测的准确性高。
F1分数是综合了精确率和召回率的一个评价指标，可以同时考虑模型的查准率和查全率。
它可以通过计算2倍的精确率乘以召回率除以精确率加召回率来获得。
F1分数综合了模型的准确性和查找能力，适用于评估预测结果的质量。
在交叉验证过程中，对于每个评价指标，可以分别计算每折的评价结果，然后求平均值作为最终的评价指标。
这样的做法可以降低结果的方差，提高评估的稳定性。
总之，交叉验证是一种常用的评估机器学习模型性能的方法。
在交叉验证后，可以计算各种评价指标来度量模型的好坏，比如准确率、召回率、精确率、F1分数等。
通过交叉验证和评价指标的综合应用，可以得出评估模型性能的准确结果，帮助我们选择合适的模型和调整模型参数。
交叉分析法怎么分析
交叉分析法怎么分析交叉分析法（Cross-Analysis）是一种常用的统计分析方法，可以帮助我们深入了解不同因素之间的关联及影响程度。
通过对数据进行分层或分类，我们可以比较不同因素在不同层级或类别下的变化情况，从而得出关于相关性和差异性的结论。
本文将介绍交叉分析法的基本步骤，并以一个实际案例进行说明。
一、确定研究对象和目的交叉分析法适用于各种研究对象和目的，例如市场调研、客户满意度评估、产品质量改进等。
在开始分析之前，我们首先需要明确研究对象是什么，想要获得什么样的信息或结论。
二、收集和整理数据在进行交叉分析之前，我们需要收集和整理相关的数据。
数据来源可以包括调查问卷、销售报表、客户数据库等。
确保数据的准确性和完整性对于得出可靠的结论至关重要。
三、选择适当的分析方法交叉分析方法有很多种，选择适合自己研究对象和目的的方法非常重要。
下面是几种常见的交叉分析方法：1. 卡方检验卡方检验（Chi-Square Test）主要用于比较两个或多个分类变量之间是否存在显著差异。
通过计算实际观测值与期望理论值之间的差异，判断不同类别变量之间的关联性。
2. 相关分析相关分析（Correlation Analysis）用于衡量两个连续变量之间的线性关系。
通过计算协方差和相关系数，可以判断变量之间的正相关或负相关程度。
3. 方差分析方差分析（Analysis of Variance，ANOVA）常用于比较多个分类变量之间的均值是否存在显著差异。
通过计算组间方差和组内方差，来判断不同组别之间的差异性。
四、进行交叉分析在进行交叉分析时，我们可以按照以下步骤进行：1. 选择分析变量根据研究目的，选择需要进行交叉分析的变量。
可以是分类变量或连续变量，根据具体情况来决定。
2. 定义分类或分层标准根据所选变量，将数据进行分类或分层。
例如，如果我们想了解不同性别对某一产品的购买行为的影响，可以将数据按性别分类。
3. 进行统计计算根据选择的分析方法，进行相应的统计计算。
部门成员交叉评价意见
部门成员交叉评价意见在一个组织或公司中，各个部门的协作和合作是非常重要的。
在实际工作中，成员之间相互交流和反馈对于整个团队的发展和成长也有着至关重要的意义。
部门成员交叉评价是一个有效的反馈和评估机制，能够帮助团队成员更好地了解自己在团队中的表现，以及发现并改进可能存在的问题。
什么是部门成员交叉评价部门成员交叉评价是一种由部门内成员相互进行评价的机制。
该机制旨在帮助成员了解自己和他人在工作中的表现，以及共同面临的问题。
这种评价机制通常采用匿名方式，以避免个人偏见或过度拘束。
部门成员交叉评价的基本原则是相互尊重、诚实、公正、精准。
成员应在个人的工作职责范围内，根据团队制定的工作目标和工作标准，对团队内其他成员进行评价。
部门成员交叉评价的优势部门成员交叉评价具有以下几个优势：1.帮助成员发现自身及团队中可能存在的问题，并及时采取措施解决。
2.激励成员提高工作绩效，提高团队整体效率。
3.增强团队内部沟通和协作，从而达到更好的工作成果。
4.有助于鼓励成员的自我学习和成长，提高工作技能与对团队需求的理解能力，增强对团队的凝聚力及自我认同感。
部门成员交叉评价的评价标准交叉评价的评价标准应该根据部门的工作性质和要求而定，同时还应反映团队内部成员的特点和需求。
根据一般的形势，部门成员交叉评价的评价标准可能包括以下几个方面：1.个人能力：包括专业能力、沟通能力、团队协作能力、执行能力等。
2.工作表现：包括工作结果、工作方法、工作态度等。
3.贡献度：包括在工作中的贡献程度、对团队的帮助以及对部门未来的设想等。
4.潜力：包括个人未来的发展方向、提高能力的空间等。
以上标准可以在实际工作中进行调整和补充。
部门成员交叉评价的步骤部门成员交叉评价的步骤主要包括：1.制定评价标准：每个部门制定相应的评价标准，例如以上提到的个人能力、工作表现、贡献度、潜力等四个方面。
同时，还需要规定评价的方式和匿名评价的具体实施方法。
2.开始评价：完成制定标准后，就可以开始评价了。
交叉分析法怎么分析
交叉分析法怎么分析交叉分析法（Cross-Tabulation Analysis）是一种常用的数据分析方法，通过对两个或多个变量之间的关系进行交叉分析，帮助我们了解数据之间的共同特征以及相关性。
下面将介绍交叉分析法的具体步骤和应用。
一、确定分析目的在进行交叉分析之前，我们首先需要明确分析的目的。
是为了寻找变量之间的关联性，还是为了发现群体之间的差异性。
根据不同的目的，我们可以选择不同的交叉分析方法和指标。
二、选择合适的变量在进行交叉分析时，我们需要选择合适的变量进行分析。
这些变量应该是能够代表我们所研究的问题或主题的重要指标。
同时，这些变量之间应该存在一定的关联性，以确保分析的结果有一定的实际意义。
三、数据整理与处理在进行交叉分析之前，我们需要对原始数据进行整理和处理。
这包括数据清洗、数据转换、缺失值处理等。
确保数据的准确性和完整性，避免因为数据问题导致分析结果的误差。
四、交叉表制作交叉表是交叉分析的基础，用于展示不同变量之间的交叉关系。
我们可以使用Excel等工具制作交叉表。
将需要分析的变量作为行或列，将其它相关变量放置在表格内，以展示它们之间的关系。
五、分析结果解读在得到交叉表之后，我们需要对表格中的数据进行分析和解读。
我们可以计算各行、各列的比例、百分比等统计指标，以便更好地了解变量之间的关系。
同时，可以绘制图表来直观地展示交叉分析的结果。
六、推断和验证通过对交叉分析的结果进行推断和验证，我们可以进一步验证我们的分析结论是否合理和可靠。
这可以通过统计检验等方法进行，以确保我们的分析结果是具有统计意义的。
七、应用示例交叉分析法广泛应用于市场调研、社会科学、医学研究等领域。
例如，在市场调研中，我们可以使用交叉分析法来分析产品与消费者之间的关系；在社会科学研究中，可以利用交叉分析法来研究不同人群之间的差异性和共同点。
八、总结交叉分析法是一种简单而有效的数据分析方法，可以帮助我们深入了解变量之间的关系和特征。
交叉学科成果评价
交叉学科成果评价在当今科学研究和学术领域中，交叉学科成果评价起到了至关重要的作用。
交叉学科是指不同学科领域之间相互融合、交叉的学科，通过交叉学科的研究成果可以解决更加复杂的问题，推动科学的发展。
因此，对交叉学科成果的评价具有重要意义。
交叉学科成果评价需要考虑到学科的综合性。
交叉学科研究常常涉及到多个学科领域的知识和技术，因此对交叉学科成果的评价需要综合考虑多个学科的贡献。
这需要评价人员具备跨学科的知识背景和专业能力，能够全面理解和评估交叉学科成果的价值和贡献。
交叉学科成果评价需要考虑到创新性和独特性。
交叉学科研究常常是在传统学科的基础上进行的，通过将不同学科的知识和技术相互结合，产生新的思路和创新成果。
因此，对交叉学科成果的评价需要重点关注其创新性和独特性，评估其对学科发展的推动作用和对社会问题的解决能力。
交叉学科成果评价需要考虑到实用性和应用价值。
交叉学科研究的最终目的是解决实际问题，推动社会进步和发展。
因此，对交叉学科成果的评价需要考虑其实用性和应用价值，评估其对现实问题的解决能力和对社会经济的贡献。
交叉学科成果评价还需要考虑到学术影响力和国际合作。
交叉学科研究常常涉及到不同国家和地区的学者和科研机构之间的合作，这种国际合作是推动交叉学科研究发展的重要因素。
因此，对交叉学科成果的评价需要考虑其学术影响力和国际合作情况，评估其在学术界和国际科研合作中的地位和影响力。
交叉学科成果评价还需要考虑到可持续发展和社会效益。
交叉学科研究的成果不仅仅是为了满足当前的需求，更重要的是要为未来的发展提供支持和指导。
因此，对交叉学科成果的评价需要考虑其可持续性和社会效益，评估其对未来发展的影响和对社会的贡献。
交叉学科成果评价是推动科学研究和学术发展的重要手段之一。
在进行交叉学科成果评价时，需要综合考虑学科的综合性、创新性和独特性、实用性和应用价值、学术影响力和国际合作、可持续发展和社会效益等方面的因素。
只有全面、准确地评价交叉学科成果，才能为科学研究和学术发展提供指导和支持，推动社会进步和发展。
部门成员交叉评价怎么写
部门成员交叉评价怎么写1. 什么是交叉评价交叉评价是指在团队中，成员之间对彼此行为、表现、贡献等方面进行互相评价的过程。
通过成员之间的互相观察、交流、评价等方式来提高团队的工作效率和凝聚力，同时也可以帮助个人更好地认识自我和团队，提高个人的专业能力和职业素养。
2. 交叉评价的作用2.1 促进个人和团队发展交叉评价可以让个人得到周围同事的真实反馈，发现自己存在的问题和不足，从而及时调整自己的工作方式和态度，进一步提高自己的工作效率和专业能力。
同时，交叉评价也可以促进团队成员之间的相互了解和信任，进一步提高团队的凝聚力和工作效率。
2.2 促进团队文化建设交叉评价可以让团队成员更加了解和认同团队的价值观和文化，促进团队成员之间的沟通和交流，进一步提高团队的合作和创新能力。
同时，交叉评价也可以帮助团队建立健康的竞争和学习氛围，进一步激发团队成员的工作热情和创造力。
3. 如何进行交叉评价3.1 确定评价内容和标准在进行交叉评价之前，需要先明确评价的内容和标准。
通常评价内容会包括个人表现、工作能力、沟通协作、态度和职业素养等方面，并且需要确定标准和分值等具体细节，以便更加客观地评价成员的表现。
3.2 确定评价方式和时间在确定评价内容和标准之后，需要进一步确定评价方式和时间。
通常评价方式有匿名投票、交叉评价、360度评价等多种方式，需要根据具体情况进行选择。
评价时间通常会在团队工作中周期性进行，并且需要给成员足够的时间来准备和反思。
3.3 进行评价和反馈在确定评价方式和时间之后，可以进行评价和反馈。
在评价时需要尽可能客观、公正地给出评价，并且需要充分考虑评价标准和具体情况，以避免个人偏见和主观因素对评价结果造成影响。
在反馈时需要尽可能用积极的语言和方法，以便更好地促进个人和团队的发展。
4. 总结通过交叉评价，可以促进个人和团队的发展，提高工作效率和凝聚力，同时也可以促进团队文化建设，建立健康的竞争和学习氛围。
基于DEA交叉效率的R&D效率评价和资源配置研究——以区域高技术产业为例
Ｅｘ ｍ ｐｌ ｆＲ ｅ ｉ ｎａ ｉｈ — ｔ ｃ Ｉ ｄｕ ｔ ｙ ａ ｅ ｏ ｇ ｏ ｌＨ ｇ — ｅ ｈ ｎ ｓ ｒ
ＷＡ Ｇ Ｘ ａ ｚ ｅ ｊ Ｓ ｅ ｇ ａ ’ Ｃ Ｉ ｉ ｉｎ ， Ｈ ｕ ｉ Ｎ ｉ ｈ ｎ ， Ｉ ｈ ｕ ｂ ｏ ， Ｕ ｎ ａ Ｓ Ｉ ｙ ｏ Ｘ ｊ Ｒ
２１ ０ ２年第 ｌ ７期
Ｓ ｉｎｃ ｎｄ Ｔｅ科技管理研究 ｎ ｓ ａ ｃ ｃｅ ｅ ａ ｃ ｎｏｏ ｙ Ｍ ａ ａ ｅ ｈ ｌ ｇ ｎ ｇ ｍｅ ｔＲｅ ｅ ｒ ｈ
２ ２ Ｏｌ Ｎｏ ｌ ０ ７ ９ ． ０ ２ １ ． ２ ０ ：０ ３ ６ ／ ．ｓ ， Ｏ ０— ６ ５ ２ １ ． ７ ０ ３ ｓ
基于 Ｄ Ａ交叉效 率的 Ｒ Ｄ效率评价和资源 配置研究 Ｅ ＆
以 区域 高 技 术 产 业 为例
王 晓珍 ，吉 生保 ，崔 新健 时如 义 ，
（ ． 中国矿 业大 学，江 苏徐 州 ２ １ ；２ １ ２ １ ｌ６ ．中央财经大学 ，北京 １２０ ） ０２ ６
摘要 ：针 对 Ｄ Ａ交叉效率评价 中权 重不唯 一情 况，用最 小调 整法研 究 了区域 Ｒ Ｄ资源 的再 配置情 况。研 究发 Ｅ ＆ 现 ：第一 ，相 比 Ｃ Ｒ方法 ，交叉效率方法 以微弱 的、可以承 受的代价 实现 了 Ｒ Ｃ ＆Ｄ效率的普遍提升和彼此之 间差
距 的 缩 小 ，进 一 步验 证 了 自利 型 “囚徒 困境 ” 会 带 来 显 著 的 效 率 损 失 ；第 二 ， ＆ Ｒ Ｄ投 入规 模 是 Ｒ Ｄ效 率普 遍 提 ＆ 升 的 前提 ，分散 、小规 模 的 Ｒ Ｄ投 入 只 会 带 来 Ｒ Ｄ效 率 的 整 体 偏 低 和 差 异 加 大 ；第 三 ，Ｒ Ｄ 人 员 的 区域 相 对 ＆ ＆ ＆ 过 剩 造 成 了我 国 Ｒ Ｄ 活 动 的 “ 能过 剩 ” ＆ 产 ，这 是 解 决 我 国 Ｒ Ｄ领 域 自利 型 “囚徒 困境 ” 问题 的 关键 所在 。 ＆
交叉互查考评总结汇报
交叉互查考评总结汇报交叉互查考评是一种相互之间进行评估和反馈的方法，通过对彼此的工作进行检查和评价，进一步提升工作质量和效率。
以下是我对交叉互查考评的总结汇报：首先，交叉互查考评能够有效地改善工作流程和效率。
通过观察和检查他人的工作，我们可以学习到新的工作技巧和方法，尤其是那些我们之前没有尝试过或者不熟悉的工作领域。
这不仅可以提高我们的个人能力，还能推动整个团队的工作效率和质量。
其次，交叉互查考评还能促进团队之间的沟通和协作。
在评价他人的工作时，我们不仅要客观地指出问题所在，还要提出改进的建议和意见。
这不仅能够帮助他人改进自己的工作，还可以加强我们之间的交流和合作，形成一个良好的团队氛围。
通过交叉互查考评，我们能够更好地了解彼此的工作内容和要求，进一步增进团队的凝聚力和协作能力。
第三，交叉互查考评可以帮助我们发现和纠正自己的工作中存在的问题和不足之处。
通过他人的评价和反馈，我们能够更加客观地看待自己的工作，并且及时地认识到自己在工作中存在的不足之处。
只有在意识到自己的问题后，我们才能够采取相应的措施进行改进和提高。
因此，交叉互查考评是我们自我完善和成长的一个重要途径。
最后，交叉互查考评还可以提升企业的整体竞争力。
通过对团队内不同成员的工作进行交叉互查考评，可以促使每个人在工作中更加注重细节和质量。
而这些细节和质量的提升累加起来，将直接影响到企业整体的业绩和口碑。
一个高效、高质量的团队能够为企业赢得更多的客户和市场份额，进而提升企业的竞争力和市场地位。
总之，交叉互查考评是一种促进团队发展和个人成长的重要方法。
通过相互之间的评估和反馈，我们不仅能够提升工作质量和效率，还可以促进团队的沟通和协作，发现和纠正自己的问题，并最终提升企业的竞争力。
作为团队成员，我们应该积极参与交叉互查考评活动，不断完善自己的工作能力，为团队和企业的发展做出贡献。