3确定性分析方法
确定性分析名词解释
确定性分析名词解释确定性分析(certainty analysis)是对未知数据进行假设检验的一种方法。
1研究者在确定研究对象与研究方法后，需要收集并分析原始数据，将数据按照变量分类归并到不同的类别中。
这就需要对数据进行预处理，使得数据的格式与内容都能符合研究目标和应用场景的要求。
主要包括两个方面的工作：数据清洗与格式转换。
数据清洗主要是通过数据清洗去掉无效的数据。
主要方法有：预处理、筛选、预测等。
1.预处理（ pre-processing）指对来源复杂的数据样本做预先处理，即除去不必要的干扰项，减少模型误差，提高统计推断的信度，从而更好地模拟真实的数据特征。
2.筛选(filter)指从大量待选样本中选择出具有代表性的样本或数值。
在实际工作中，筛选主要是针对异常值而言，剔除数值变化小但具有某些特定含义的变量。
3.预测(forecasting)预测就是利用一组已知的关于被研究现象未来状况的信息，由研究人员对未来所发生的事情所做的推断。
4.数据清洗与格式转换( data cleaning and format transformation)数据清洗是对数据样本进行预处理的重要环节。
它是建立数据模型的前提，也是正确建立模型的基础。
数据清洗与格式转换主要包括数据格式转换、数据压缩等。
2在决策树确定的数据范围内，对总体参数中每个变量的属性进行打分，然后根据该属性的平均得分计算样本参数的置信区间。
3 数据的处理，要注意以下几点： 1）研究者在确定了研究问题和研究方法之后，可能还会因为现实世界中不存在与研究问题相类似的数据集而需要采用其他研究方法和资料来源。
对此，研究者要考虑自己的研究条件是否允许对数据进行适当的转换；是否有数据库可供查询；是否有合适的软件工具；是否有合适的软件工具。
2）分析人员要注意保持统计推断模型的一致性。
如果在整个研究期间，分析人员的思维方式、统计分析手段发生了变化，那么即便研究的目标没有变化，采用的数据集没有变化，最终的统计结论可能也会发生变化。
确定性与不确定性推理主要方法-人工智能导论
确定性与不确定性推理主要方法1.确定性推理：推理时所用的知识与证据都是确定的，推出的结论也是确定的，其真值或者为真或者为假。
2.不确定性推理：从不确定性的初始证据出发，通过运用不确定性的知识，最终推出具有一定程度的不确定性但却是合理或者近乎合理的结论的思维过程。
3.演绎推理：如：人都是会死的（大前提）李四是人（小前提）所有李四会死（结论）4.归纳推理：从个别到一般：如：检测全部产品合格，因此该厂产品合格；检测个别产品合格，该厂产品合格。
5.默认推理：知识不完全的情况下假设某些条件已经具备所进行的推理；如：制作鱼缸，想到鱼要呼吸，鱼缸不能加盖。
6.不确定性推理中的基本问题：①不确定性的表示与量度：1)知识不确定性的表示2)证据不确定性的表示3)不确定性的量度②不确定性匹配算法及阈值的选择1)不确定性匹配算法：用来计算匹配双方相似程度的算法。
2)阈值：用来指出相似的“限度”。
③组合证据不确定性的算法最大最小方法、Hamacher方法、概率方法、有界方法、Einstein方法等。
④不确定性的传递算法1)在每一步推理中，如何把证据及知识的不确定性传递给结论。
2)在多步推理中，如何把初始证据的不确定性传递给最终结论。
⑤结论不确定性的合成6.可信度方法：在确定性理论的基础上，结合概率论等提出的一种不确定性推理方法。
其优点是：直观、简单，且效果好。
可信度：根据经验对一个事物或现象为真的相信程度。
可信度带有较大的主观性和经验性，其准确性难以把握。
C－F模型：基于可信度表示的不确定性推理的基本方法。
CF（H，E）的取值范围: [-1,1]。
若由于相应证据的出现增加结论 H 为真的可信度，则 CF（H，E）> 0，证据的出现越是支持 H 为真，就使CF（H，E) 的值越大。
反之，CF（H，E）< 0，证据的出现越是支持 H 为假，CF（H，E）的值就越小。
若证据的出现与否与 H 无关，则 CF（H，E）= 0。
确定性方法的意义和作用
确定性方法的意义和作用确定性方法是一种对事物进行描述、分析、判断和预测的方法，其特点是基于已知的事实和数据，通过逻辑推理和数学建模，得出准确、确定的结论。
确定性方法在各种科学领域和实践应用中广泛使用，对于解决问题、决策制定和优化规划具有重要的意义和作用。
首先，确定性方法可以提供准确的预测和评估。
通过对已有数据进行分析和建模，确定性方法可以对未来的发展趋势和结果进行准确的预测。
例如，通过对历史天气数据的统计分析，可以确定未来一周的天气情况，帮助人们做出相应的决策。
另外，确定性方法可以对各种问题和方案进行评估，比如评估一个投资项目的收益和风险，评估一种医疗治疗方案的效果等。
通过准确的预测和评估，可以帮助人们做出正确的决策，提高效率和效果。
其次，确定性方法可以帮助解决问题和优化规划。
在实际应用中，人们经常面临各种问题和决策难题，确定性方法可以提供有效的工具和思路。
通过建立数学模型，将现实问题转化为数学形式，可以使用各种数学工具和算法对其进行求解。
比如，线性规划可以用来解决资源分配和产能优化问题，动态规划可以用来解决最优路径和最短路径问题，整数规划可以用来解决装箱和调度问题，等等。
确定性方法的主要优势是能够提供最优解或者次优解，并且具有明确的数学解释和解决方法。
此外，确定性方法可以提供决策支持和风险分析。
当面临复杂的决策问题时，确定性方法可以帮助决策者进行辅助决策。
通过对不同方案的模拟和比较，确定性方法可以帮助决策者了解每个方案的优劣和潜在风险，以便做出明智的决策。
确定性方法可以对各种决策问题进行敏感性分析和参数调整，模拟各种情况下的结果和影响，帮助决策者有针对性地制定决策方案，并对可能产生的风险进行评估和管理。
最后，确定性方法可以促进科学研究和技术创新。
在各个科学领域，确定性方法是理论研究和实验验证的基础。
通过确定性方法，研究者可以对事物进行系统和准确的描述、分析和解释，推动科学理论的发展和创新。
在工程和技术应用中，确定性方法可以辅助设计和优化，提高产品质量和性能。
确定性与不确定性推理主要方法-人工智能导论
确定性与不确定性推理主要方法-人工智能导论确定性与不确定性推理主要方法1.确定性推理：推理时所用的知识与证据都是确定的，推出的结论也是确定的，其真值或者为真或者为假。
2.不确定性推理：从不确定性的初始证据出发，通过运用不确定性的知识，最终推出具有一定程度的不确定性但却是合理或者近乎合理的结论的思维过程。
3.演绎推理：如：人都是会死的（大前提）李四是人（小前提）所有李四会死（结论）4.归纳推理：从个别到一般：如：检测全部产品合格，因此该厂产品合格；检测个别产品合格，该厂产品合格。
5.默认推理：知识不完全的情况下假设某些条件已经具备所进行的推理；如：制作鱼缸，想到鱼要呼吸，鱼缸不能加盖。
6.不确定性推理中的基本问题：①不确定性的表示与量度：1)知识不确定性的表示2)证据不确定性的表示3)不确定性的量度②不确定性匹配算法及阈值的选择1)不确定性匹配算法：用来计算匹配双方相似程度的算法。
2)阈值：用来指出相似的“限度”。
③组合证据不确定性的算法最大最小方法、Hamacher方法、概率方法、有界方法、Einstein 方法等。
④不确定性的传递算法1)在每一步推理中，如何把证据及知识的不确定性传递给结论。
2)在多步推理中，如何把初始证据的不确定性传递给最终结论。
⑤结论不确定性的合成6.可信度方法：在确定性理论的基础上，结合概率论等提出的一种不确定性推理方法。
其优点是：直观、简单，且效果好。
可信度：根据经验对一个事物或现象为真的相信程度。
可信度带有较大的主观性和经验性，其准确性难以把握。
C－F模型：基于可信度表示的不确定性推理的基本方法。
CF（H，E）的取值范围: [-1,1]。
若由于相应证据的出现增加结论H 为真的可信度，则CF（H，E）> 0，证据的出现越是支持 H 为真，就使CF（H，E) 的值越大。
反之，CF（H，E）< 0，证据的出现越是支持 H 为假，CF（H，E）的值就越小。
若证据的出现与否与 H 无关，则 CF（H，E）= 0。
控制系统的实时性与确定性分析：探讨控制系统的实时性与确定性分析的实践和方法
控制系统的实时性与确定性分析：探讨控制系统的实时性与确定性分析的实践和方法引言在现代科技飞速发展的时代，控制系统在各个领域中扮演着重要的角色。
无论是航天、航空、汽车、机械、能源等行业，控制系统都是不可或缺的一部分。
控制系统的性能对于工业生产的效率和安全性起着关键作用。
然而，一个优秀的控制系统不仅需要高效的运算能力，还需要具备实时性与确定性。
本文将介绍控制系统的实时性与确定性分析，并探讨实践中的方法。
我们将详细介绍实时性与确定性的概念、两者之间的关系、分析的实践和方法。
通过本文的介绍，读者将能够了解到如何在控制系统的设计和分析中考虑实时性和确定性，以及如何提升控制系统的性能。
实时性的概念实时性是指一个系统能够在特定时间范围内完成所需任务的能力。
在控制系统中，实时性是指控制系统能够根据输入信号及时产生输出响应的能力。
换句话说，实时性要求控制系统能够在一定的时间限制下，对输入信号作出及时的反应。
实时性在控制系统中至关重要。
在一些需要高效响应的应用中，比如飞行器、机器人等，控制系统必须具备高度可预测性和高速响应速度。
否则，系统可能无法满足对于实时性的要求，从而导致严重的后果。
在工业生产中，实时性对于生产线的安全和效率也非常重要。
确定性的概念确定性是指一个系统的行为是可预测的，并且能够给出确定的结果。
在控制系统中，确定性是指控制系统的输出结果是可预测的，并且在给定相同输入信号的情况下，能够给出相同的输出结果。
确定性在控制系统中同样具有重要的意义。
一个确定性的控制系统能够提供稳定可靠的控制结果，使得控制过程更加可控可预测。
对于一些对于稳定性要求较高的应用，比如核能、汽车等，确定性的控制系统尤为重要。
实时性与确定性的关系实时性和确定性是控制系统中两个重要的性能指标，两者密切相关但又存在一定的差异。
实时性是指系统响应所需的时间，即系统的反应速度。
在实时性要求较高的系统中，控制算法和硬件设备需要具备较高的运算速度和响应速度。
确定型决策三种基本方法
确定型决策三种基本方法
方法如下：
一是量本利分析法。
量本利分析法又称保本分析法或盈亏平衡分析法，是通过考察产量(或销售量)、成本和利润的关系以及盈亏变化的规律来为决策提供依据的方法。
在应用量本利分析法时，关键是找出企业不盈不亏时的产量(称为保本产量或盈亏平衡产量，此时企业的总收入等于总成本)。
找出保本产量的方法有图解法和代数法两种。
二是线性规划法。
在经营决策中经常遇到这样的问题：如何将有限的人力、物力、资金合理地投入和运用，产出社会所需要的更多的使用价值，为企业获取最好的经济效益。
用数学方法表示，就是要在一定的限制(约束)条件下，寻求某一目标函数的最大值或最小值。
当约束条件表示为线性等式或不等式，目标函数表示为线性函数时，就称为线性规划问题。
线性规划的模型是由变量、约束条件、目标函数三者构成的。
首先，确定变量。
变量是决策者对决策问题控制的因素，是一组未知数，用X1表示。
其次，列出约束条件。
约束条件是实现目标函数的一组限制条件，一般表现为资源限额，如设备能力、原材料供应数量等。
最后，确定目标函数。
目标函数是决策者要达到的最优目标与变量之间相互关系的
数学描述。
用极大值(max)或极小值(min)表示。
三是微分法。
在经营决策过程中，常遇到一些经济问题，要在能够实现目标的各种方案中选择一个费用最少的方案作为最优方案。
而有关方案的费用支出，一部分与变量x成正比例关系，一部分与变量X成反比例关系。
这两笔费用之和最小时，方案最优。
确定性有几种方法的例子
确定性有几种方法的例子
确定性有多种方法的例子：
1. 数学推理：通过使用逻辑规则和数学公式，我们可以确定数学问题的答案。
例如，通过使用三角函数公式，我们可以确定一个三角形的边长或角度。
2. 观察实验：通过进行实物实验或观察自然现象，我们可以确定某些事物的属性或行为。
例如，通过观察水的沸点可以确定水的沸点是100摄氏度。
3. 依据法律或规定：有些问题的答案可以通过查阅法律、规定或规章制度来确定。
例如，确定某个国家的法律规定可以通过查阅该国的宪法或法典来获取。
4. 推理和分析：通过使用逻辑推理和分析方法，可以确定某些问题的答案。
例如，通过分析一个谜题的提示和信息，我们可以确定正确的答案。
5. 参考权威专家意见：有些问题需要专业知识或专家意见才能得到确定的答案。
通过咨询专家或权威人士，我们可以确定某些问题的答案。
例如，在医学诊断中，医生的意见可以帮助确定疾病的诊断结果。
常见的定性分析方法
常见的定性分析方法定性分析是研究对象和现象的性质和特征的一种方法。
相比于定量分析，定性分析更注重对于主观、质性的描述和解释，而不是数量化和计量化。
在不同领域，常见的定性分析方法有很多种，本文将介绍一些常见的定性分析方法及其应用领域。
1. 文本分析1.1 主题分析主题分析是通过对文本进行分析，提取出文本中的主题或话题。
这种方法通常被应用在舆情分析、社交媒体分析等领域。
常见的主题分析方法有：•词频统计：通过统计文本中出现频率较高的词语，来确定文本的主题。
•文本聚类：将文本按照相似度进行分类，从而找到代表性的主题。
•情感分析：通过识别文本中的情感词语，来提取文本中的情感主题。
•文本主题模型：如Latent Dirichlet Allocation (LDA)模型，用于从文本中发现潜在的主题。
1.2 情感分析情感分析是对文本中的情感进行识别和分类的一种方法。
通过对文本进行情感分析，可以了解到人们对于某一主题或事件的情感态度。
常见的情感分析方法有：•词袋模型和朴素贝叶斯分类器：将文本转化为向量表示，然后使用朴素贝叶斯算法进行情感分类。
•递归神经网络（RNN）：利用深度学习模型对文本进行建模，从而进行情感分类。
•支持向量机（SVM）：利用支持向量机算法进行情感分类。
2. 图像分析2.1 物体识别物体识别是对图像中的物体进行识别和分类的一种方法。
通过物体识别，可以实现自动识别图像中的物体，并进行进一步的分析和处理。
常见的物体识别方法有：•Haar特征分类器：通过检测图像中的Haar特征来进行物体识别，如人脸识别。
•卷积神经网络（CNN）：利用深度学习模型对图像进行建模，从而进行物体识别。
•目标检测算法：如基于区域的卷积神经网络（R-CNN）、YOLO（You Only Look Once）算法等。
2.2 图像分割图像分割是将图像中的像素划分为不同的区域或对象的一种方法。
通过图像分割，可以实现对图像的理解和进一步的分析。
确定性时间序列分析方法介绍
建模注意：
创建时序新变量时，应首先在Function框中 选择需要转换最初变量生成新变量的函数 Lag,然后将最初变量（income）移至New Variables(s)框中。该操作顺序不能改变。
在原始数据库中生成滞后新变量，将滞后 新变量作为自变量进行自回归模型中。
在建模方法一栏中应选择最小二乘法作为 预测方法。
若时间序列{Xt }满足下列模型，则称其为一个p阶自回归 序列，简记为{Xt }～AR(p)：
Xt =j 0+ j1Xt-1 + j 2Xt-2 + … + j pXt-p + at
在本模型中，时间序列的当前值等于时间序列前一个值同 一个随机误差的线性组合。 计算自回归的三种方法： 精确极大似然法（能处理缺失值数据）; 克科伦.奥克特法（当时序中包含有嵌入式缺失值时不可 使用）; ★ 最小二乘法（最常用的方法）
Y t T t S t C t It Y t T t S t C t It
案例——带有季节因素的销售量统计分析
在原始数据库中生成的四列新数据分别为： 误差项、长期趋势、季节变动指数、周期
变动指数 关键选项注意： 在移动平均权重（Moving Average Weight）
选项栏中，应该选择All point equal选项。 （计算周期跨度相等和所有点权重相等时 的移动平均）
t = 2, 3, …
a值越接近于1，说明新的预测值包括对前
一期的预测误差的全部修正值，反之，则 相反。
注意：定义时序变量
Date-Define Dates 可用来建立时间序列的 周期性，共有20种可用来定义日期的变量， 应根据数据变量的周期属性选择合适的类 型。
选择完毕后在原始数据库中将自动生成新 的变量，不可删除；还需定义预测结果终 止的时限（Predict through).
3- 确定性评价方法
财务分析
融资前分析
融资后分析
融资前分析排除了融资方案变 化的影响，不考虑资金来源，从项 目投资总获利角度，考察项目方案 设计的合理性。融资前分析计算的 相关指标，应作为初步投资决策与 融资方案研究的依据和基础。
融资后分析应以融资前分析和初步 的融资方案为基础，考察项目在拟 定融资条件下的盈利能力、偿债能 力和财务生存能力，判断项目方案 在融资条件下的可行性。融资后分 析用于比选融资方案，帮助投资者 作出融资决策。
技术经济学
投资回收期（Pt）
总投资收益率（E）
比率性指标
项目资本金净利润率 内部收益率(IRR)
净现值(NPV)
指
净年值(NAV)
标
净现值指数(NPVI)
分
利息备付率
类
1.3
清偿能力指标
资产负债率
偿债备付率
时间性指标
净现金流量 累计盈余资金
技术经济学
2盈利能力分析指标
2.1 静态投资回收期
2.6 内部收益率
2.2 动态投资回收期 2.3 总投资收益率
2.7 净现值率 2.8 净年值
2.4 项目资本金净利润率 2.9 费用现值
2.5 净现值
2. 0 费用年值
技术经济学
2.1静态投资回收期（Pt）
用项目各年的净收益来回收全部投资所需要的期限
2.1.1原理
pt
(CI CO)t 0
t 0
累计净现金流量 为0时所需时间
技术经济学
中国名牌“美国制造”的产生
首先，从中国运送体大中空的电冰箱费用很高，而在美国制 造海尔冰箱节约的运费大于劳动成本的增加；
其次，海尔希望产品的设计和成产紧邻市场能够更及时地根 据美国消费者的需要来改进产品、确定生产数量；
确定性分析名词解释
确定性分析名词解释。
1、在数学中，用以描述现实世界中的随机变量在抽象范围内的分布状态。
1、“确定性”就是给出某种物质所能发生的最小概率事件。
这些物质可以从空气中抓出很多，但其中哪些是炸药？什么样子？威力如何？谁也不知道。
但只要我们能准确地判断它是炸药，并且用各种办法把它搞到手，其他人也无法造出和我们相同的炸药。
这就体现了一个确定性原则：确定性的重要性。
2、“确定性分析”，又叫做“随机过程的确定性模拟”。
用随机过程（在统计学中称为分布）描述系统行为时所遵循的基本原则之一，是指对随机过程的一次观测，其结果可能是满意的，也可能是不满意的。
由于对一次观测结果不可能完全肯定，因此，应在此基础上再作一次观测，以便更精确地找出确定性模型。
确定性分析方法，可以说是事前计划的主要工具，适用于需要准确预测输入与产出值的情况。
因为对于大部分生产任务来讲，一般都希望按照时间顺序一步一步进行生产，对整个计划作出准确而详尽的安排。
3、对于随机过程来说，分布的集合称为这个随机过程的样本空间。
样本空间中的每一点都有确定的概率。
如果能够对样本空间进行任何一点的随机访问，得到的响应仍然是这一点的概率。
由于一个随机变量的分布总是取决于总体的分布，当随机变量的总体服从正态分布时，随机变量的每一个样本值都有相同的期望值。
当随机变量的总体不服从正态分布时，随机变量的样本值往往会有正有负，即有时有一些大，有时有一些小。
对于服从正态分布的随机变量，这种特征被称为正态性。
3、为了检验确定性模型，要先建立起这个模型的概率密度函数，并求出模型的密度函数。
这种方法常用于在一定的范围内，只要误差范围足够小，数据比较稳定，就能认为模型能够接受的场合。
当模型的概率密度函数只有一个样本值时，可以通过计算随机变量的矩来判断模型是否可以接受。
由于这种方法只需要对少数几个样本点进行分析，因此非常方便。
另外，当模型的参数分布已知，概率密度函数可以直接利用参数的函数表达式进行计算。
技术经济学确定性分析与不确定性分析
技术经济学确定性分析与不确定性分析技术经济学是研究科技与经济之间相互关系的学科。
在技术经济学中，确定性分析和不确定性分析是两种常见的分析方法，用于评估技术决策和经济决策的风险和不确定性。
下面将对确定性分析和不确定性分析进行详细的介绍。
确定性分析是一种基于预定条件和已知参数进行分析的方法，假设未来的结果是确定的。
在确定性分析中，决策者可以准确地预测技术和经济的结果，并且可以选择最优的决策方案。
确定性分析的优点在于结果的可靠性和可预测性。
这种方法适用于市场相对稳定、信息充足的情况，如传统产业的决策分析。
在确定性分析中，常用的方法有成本效益分析、投资回报率分析、敏感性分析等。
成本效益分析是一种常用的确定性分析方法，用于评估技术决策的经济利益。
在成本效益分析中，首先对不同方案的成本和效益进行测算，并将其量化为相应的货币单位。
然后通过比较不同方案的成本效益比，选取效益最大的方案作为最优决策。
成本效益分析在投资决策、项目评估等方面有广泛的应用。
投资回报率分析也是一种常见的确定性分析方法，用于评估经济项目的投资回报率。
在投资回报率分析中，首先计算项目的投资成本和未来的现金流量。
然后通过计算年均收益率、净现值、贴现率等指标，评估项目的经济效益和投资回报率。
投资回报率分析可以帮助决策者确定是否要进行投资，以及通过比较不同方案的投资回报率，选取最合适的投资方案。
敏感性分析是一种用于评估技术决策的风险和不确定性的方法。
在敏感性分析中，通过改变决策模型中的关键参数，观察结果的波动情况，以评估不同参数对结果的影响程度。
敏感性分析可以帮助决策者识别出哪些参数对决策结果有重要影响，从而制定相应的风险管理和应对策略。
不确定性分析则是一种针对未来结果不确定的情况进行分析的方法。
在不确定性分析中，决策者无法准确预测技术和经济的结果，需要考虑不同的可能性和概率分布。
不确定性分析的优点在于更加全面地考虑了风险和不确定性，可以帮助决策者制定更有针对性的决策策略。
确定性分析名词解释
确定性分析名词解释确定性分析又称为最小损失分析、极值分析，是一种以估计误差的平均值和标准差为计算指标的随机变量模型的统计推断。
（一）预备知识，通过计算出的极值来验证其合理性。
下面是我国学者张树仁先生关于极值的定义：当变量x(值)最大时，称x(值)为最大值。
它是用x（值）与实际值作比较得到的。
而当变量x（值）最小时，称x （值）为最小值。
它是用x（值）与实际值作比较得到的。
因此，最大值、最小值就是衡量该变量实际价值大小的一个尺度。
即：有最大值、有最小值的量叫做实数。
所谓最小值，只能反映量值在某一范围内的可能性，而不能反映它的真正价值。
这两个量在一定意义上说都属于数量界限。
（二）确定性分析方法的应用1、总体数据的分组，计算各组内变量之间的相关系数利用一些常见的线性回归方程式，可以将总体按自变量与因变量的函数关系分成若干组，并分别计算出每组内各个变量之间的相关系数，并将相关系数标绘在直角坐标系中。
然后将各组内的相关系数求平均值，从而估计出每个因素与所有因素之间的相关系数，从而估计出总体各变量之间的相关系数，并进行一致性检验。
虽然我们没有办法去保证两次计算的结果一定相同，但由于样本的大小、所采用的模型、计算的精度等因素的影响，各次计算的结果很可能非常接近。
（二）确定性分析方法的应用及步骤1、选择数据区间对总体数据进行分组，然后将数据排序。
如果数据的分布比较规律，那么就可以直接按数据的排列顺序分为几组。
而如果数据的分布比较复杂，则可以采用将数据分组并列举各组的名称的方法进行处理。
这样做的目的主要是为了缩小数据的范围，减少计算量。
2、计算每组最优解确定变量空间中点的分布密度。
如果数据点不足够多，则需要使用随机数表对各个区间进行估计。
如果数据点足够多，且呈正态分布，则可以直接运用a priori统计量进行估计。
如果数据点比较分散，难以判断点是否落在各区间内，则需要首先将数据标绘在直角坐标系中，再根据极大极小值法估计出数据点的位置，从而对数据进行分组。
确定性推理方法
确定性推理方法推理是求解问题的一种重要方法鲁宾逊归结原理使定理证明能够在计算机上实现知识+推理=智能归结演绎：谓词公式化为子句集、鲁宾逊归结原理、归结反演推理的基本概念已知事实（数据库）+知识 --通过策略à结论推理方式及其分类：演绎推理、归纳推理、默认推理1.演绎推理 (deductive reasoning) : 一般→个别三段论式（三段论法）足球运动员的身体都是强壮的；（大前提）高波是一名足球运动员；（小前提）所以，高波的身体是强壮的。
（结论）2.归纳推理 (inductive reasoning): 个别→ 一般完全归纳推理（必然性推理）（普查）、不完全归纳推理（非必然性推理）（抽样）3．默认推理（default reasoning，缺省推理）知识不完全的情况下假设某些条件已经具备所进行的推理。
确定性推理、不确定性推理(1)确定性推理:推理所用的知识和证据是确定的，推导出的结论也是确定的，其真值不是真就是假。
(2)不确定性推理:推理所用的知识和证据并不都是确定的，得出的结论也是不确定的。
单调推理、非单调推理(1)单调推理:随着推理的推进和新知识的加入，结论越来越接近最终目标。
(经典逻辑)(2)非单调推理:由于新知识的加入，不仅没有强化已经推出的结论，反而否定了它，使推理回到上一步重新开始。
(默认推理)启发式推理、非启发式推理启发性知识:与问题相关的知识，可以加快推理过程，提高搜索效率。
推理方向：1. 正向推理（事实驱动推理）: 已知事实→结论（1）从初始已知事实出发，在知识库kb中找出当前可适用的知识，构成可适用知识集ks。
（2）按某种冲突消解策略从ks中选出一条知识进行推理，并将推出的新事实加入到数据库db中作为下一步推理的已知事实，再在kb中选取可适用知识构成ks 。
（3）重复（2），直到求得问题的解或kb中再无可适用的知识。
实现正向推理需要解决的问题：确定匹配（知识与已知事实）的方法。
定性分析方法
定性分析方法
定性分析方法是一种研究和探索现象的方法，它不仅帮助我们理解问题背后的意义和复杂性，还能够提供深入的见解和详细的描述。
下面将介绍几种常见的定性分析方法：
1. 文本分析：通过对文本内容进行细致入微的解读和分析，揭示其中的主题、意义、观点和情感。
常用的文本分析方法包括语义分析、情感分析和主题分析。
2. 访谈研究：通过与研究对象进行深入的面对面交流，了解其观点、经验和态度。
访谈研究可以采用开放式、半结构化或结构化的方式进行，以便更好地获取详细和全面的信息。
3. 焦点小组讨论：将一组相关的个体组织在一起，通过讨论和交流的方式，获取他们的观点、观念和意见。
焦点小组讨论可以提供多样的观点和思考，并且可以通过互动和辩论来推动思维和认识的深化。
4. 观察研究：通过观察和记录研究对象的行为、环境和互动，以获得对其行为和情境的深入理解。
观察研究可以是参与观察或非参与观察，还可以使用观察记录和场记来收集和整理数据。
5. 内容分析：对事先确定的内容进行系统的分类和归纳，以获取定性数据。
内容分析可以针对不同媒体的文字、图片、音频和视频进行，通过统计和分析内容中的关键词、主题和关系，来揭示其中的意义和趋势。
以上是一些常见的定性分析方法，每种方法都有其独特的优势和适用场景。
研究者可以根据研究目的和问题的特点，选择合适的方法进行分析，以获得丰富和深入的研究成果。
定性分析方法有哪些
定性分析方法有哪些定性分析方法是一种通过观察、描述和解释现象的研究方法。
它通常用于研究无法测量或量化的因果关系，以及人类社会行为、观点和态度等主观分析的领域。
以下是一些常见的定性分析方法。
1. 文献综述：文献综述是一种对现有文献资料进行评估和综合的方法。
通过收集、整理和分析相关文献，可以了解到相关研究领域的发展历程、研究方法和结论。
2. 访谈：访谈是指与研究对象进行一对一的面对面交流。
通过询问问题和深入讨论，可以获取详细的信息、观点和态度。
这种方法适用于深入了解研究对象的背景、经历和观点。
3. 焦点小组讨论：焦点小组讨论是一种集体讨论的方法，通常由一组具有代表性的参与者组成。
通过引导讨论，可以收集不同意见和观点，并了解参与者之间的互动和共识。
4. 观察：观察是通过观察研究对象的行为和环境来获取信息的方法。
观察可以通过参与观察或非参与观察的方式进行。
参与观察是指研究者参与到研究对象的活动中，并记录观察结果。
非参与观察是指研究者在一定距离上观察研究对象的行为。
5. 内容分析：内容分析是一种对书面和口头材料进行系统分类和计数的方法。
这种方法常用于分析媒体报道、公开演讲、社交媒体帖子等文本数据。
通过内容分析，可以了解到文本中的主题、观点和态度。
6. 故事分析：故事分析是一种对叙述性文本进行解读和分析的方法。
通过对故事和叙述的结构、主题和象征等进行分析，可以揭示出文本中隐藏的意义和价值观。
7. 类型分析：类型分析是一种对信息进行分类和比较的方法。
通过从研究对象中提炼出共同的特征和模式，可以形成不同的类型。
类型分析可以揭示出研究对象的多样性和复杂性。
8. 场所分析：场所分析是一种对物理环境进行观察和分析的方法。
通过观察场所的组织、功能和氛围等，可以了解到场所对人们行为和体验的影响。
9. 历史分析：历史分析是一种对事件和现象进行历史回溯的方法。
通过研究事件的发展过程、背景和影响，可以从历史的角度揭示出事件的原因和意义。
定性分析方法
定性分析方法定性分析法一般包括因果分析法、比较分析法以及矛盾分析法。
具体如果使用呢？常用1因素分析法，又称鱼骨法，(1)查找要解决的问题；(2)把问题写在鱼骨的头上；(3)召集同事共同讨论问题出现的可能原因，尽可能多地找出问题；(4)把相同的问题分组，在鱼骨上标出；(5)根据不同问题征求大家的意见，总结出正确的原因；(6)拿出任何一个问题，研究为什么会产生这样的问题；(7)针对问题的答案再问为什么？这样至少深入五个层次（连续问五个问题）；(8)当深入到第五个层次后，认为无法继续进行时，列出这些问题的原因，而后列出至少20个解决方法。
2比较分析法：（1）绝对数比较，它是利用绝对数进行对比，从而寻找差异的一种方法。
（2）相对数比较，它是由两个有联系的指标对比计算的，用以反映客观现象之间数量联系程度的综合指标，其数值表现为相对数。
由于研究目的和对比基础不同，相对数可以分为以下几种：1）结构相对数：将同一总体内的部分数值与全部数值对比求得比重，用以说明事物的性质、结构或质量。
如，居民食品支出额占消费支出总额比重、产品合格率等。
2）比例相对数：将同一总体内不同部分的数值对比，表明总体内各部分的比例关系，如，人口性别比例、投资与消费比例等。
3）比较相对数：将同一时期两个性质相同的指标数值对比，说明同类现象在不同空间条件下的数量对比关系。
如，不同地区商品价格对比，不同行业、不同企业间某项指标对比等。
4）强度相对数：将两个性质不同但有一定联系的总量指标对比，用以说明现象的强度、密度和普遍程度。
如，人均国内生产总值用""元/人""表示，人口密度用""人/平方公里""表示，也有用百分数或千分数表示的，如，人口出生率用‰表示。
5）计划完成程度相对数：是某一时期实际完成数与计划数对比，用以说明计划完成程度。
6）动态相对数：将同一现象在不同时期的指标数值对比，用以说明发展方向和变化的速度。
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常情况t下 o ，大多数投资项目能满足该条件）。否则，可能会出 现多个内部收益率值，造成投资决策的困难。
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3.2.2 增量内部收益率（△IRR）法
(1) 增量内部收益率的概念
增量内部收益率是指两方案比较时，被比较方案k（投资较多或 规模较大的方案）相对于基准方案j（投资较少或规模较小的方案 ）所增加（或追加）投资的内部收益率。
=3117.22（元） NPVA= (5000 –2200)（P/A，8%，10）+2000（P/F，8%，5）
+2000（P/F， 8%，10）－10000 －10000（P/F，8%，5） = 4269.95（元） 所以A方案是更优的方案。
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3.2 内部收益率分析法
内部收益率法 增量内部收益率（△IRR）法
t 0
t 0
n
Ft (1 i0 )t t 0
(3-1)
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(4)方案评价 若NPV>0，则说明该方案不仅能达到标准的收益率i0以 外，还能获得一定超额投资收益，方案可行； 若NPV=0，则说明该方案刚刚能达到标准的收益率i0， 方案可行； 若NPV＜0，则表示达不到预期收益率i0的目的，方案 不可行。
寿命 （年） 5
10
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解 ： A、 B 两 方 案 的 寿 命 期 分 别 为 5 年 和 10 年 ， 不 满 足 时 间 的 可 比 性 ， 必 须 采 用 重 复 设 想 ， 使 方 案 建 立 在 可 以 比 较 的 基 础 上 。 本 例 则 取 A 、 B 两 方 案 寿 命 的 最 小 公 倍 数 10 年 作 为 研 究 周 期 。 因 此 两 方 案 的 现 金 流 量 图 分 别 如 图 3-1 和 图 3-2 所示。
第三章 确定性分析 Chapter.3 Deterministic Parsing
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第3章 确定性分析
Deterministic Parsing
这一章可是重点内容哦！
3.1 净现值法（ Net Present Value Method） 3.2 内部收益率法(Internal Rate of Return Method) 3.3 投资回收期法(Payback Period Method) 3.4 投资收益率法(Return on Investment Method)
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3.2.1 内部收益率法
(1)概念
内部收益率（ IRR:Internal Rate of Return）是指方案在寿
命周期内收入现值总额（或等额年值）等于支出现值总额（或等额
年值）、即净现值（或净年值）为零时的收益率。
(2) 经济含义
反映方案在整个寿命周期内所投入资金的平均盈利能力，即动
例 3-1
试 用 净 年 值 法 分 析 例 题 3-1
2000
2000
5000
0 12
5
10
2200
10000
10000
图 3-1 A 方 案 现 金 流 量 图
1
7000
0
2
5
10
4300
15000
图 3-1 B 方 案 现 金 流 量
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A、B两方案的净现值分别为： NPVB =（7000 －4300）（P/A，8%，10）－15000
NPV 1 1 NPV
i2 i1
2
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（4）方案评价 若IRR≥io（标准收益率），则方案可行；反之方案不可行。 （5）方案比较 多方案比较时，内部收益率最大的方案具有最大的净经济效 率，为最优方案。 （6）注意的问题 内部收益率法主要适用于“常规投资项目”，即投资项目的 净现金流n 量满足Fo<0，Ft（t=0，1，2，…，n）仅改变符号一
床中选择一种机床来生产某产品，有关数据如表
3-1。标准收益率为8%，试用净现值法分析方案
的优劣。
方案 机床A
投资 （元） 10000
年产量 （件）
500
表3－1
价 格(元 年收入
/件）
（元）
10
5000
年经营成 本（元）
2200
残值 （元）
2000
机床B 15000 700 10
7000 4300 0
期内收入现值总额（PR）与支出现值总额（PC）的差额。 (2)经济含义(Economic Connotation ) 反映方案的纯经济效益，其实质可视为净收益的现值总额。 (3)计算公式(Calculation Formula )
NPV PR PC
n
n
Rt (1 i0 )t Ct (1 i0 )t
本章小结(Analysis Generalization)
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3.1 净现值法(Net Present Value Method)
(1)净现值的概念(Concept of Net Present Value ) 净现值（Net Present Value, 缩写为NPV）是指方案在寿命周
IR R 近 似 值
NPV
i
n
2
F t 1
i 2
t
t 0
i1 IR R N PV 2
i2
0 < i2 -i1 ≤ δ （ 精 度 要 求 ）
则 内 部 收 益 率 IR R 必 介 于 i1 和 i2 之 间 ， 用 插 值 法 计 算 可 得 到 内 部 收 益 率 的 近 似
解，即：
IR
i 1 NPV
(2)经济含义
它代表增加的投资的平均盈利能力，即“平均”每增加单位投 资可获得的年净收益增长额，也就是投资的边际效益。
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(5)方案比较
多方案选优时，若各方案的寿命期相同， 且投资者所追求的目标是获得最大的纯经济效 益，则净现值最大的方案为最优；若各方案的 寿命期不相同，则必须采用一些假设，使各方 案具有相同的研究周期，以保证方案的可比性。
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例题3-1 某厂准备从A、B两种型号的机
态投资收益率。
(3)计算公式
令：
n
NP V Ft1IR R t 0 t0
求IRR=？
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采用试算和直线内插法求解内部收益率
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
N PV
对常规投资项目，可通过（查表）试
N PV 1
算 ， 找 出 两 个 收 益 率 i1 ， i2 ， 使 得 ：
n
NPV
1
F t 1
i 1
t
t 0