对评价指标相关性的后果及降低相关性的方法研究_赵松山
综合评价中指标相关性的处理方法
综合评价中指标相关性的处理方法
胡永宏
【期刊名称】《统计研究》
【年(卷),期】2002(000)003
【摘要】@@ 一、引言rn在许多领域中都涉及到多指标综合评价问题,如综合国力的比较,国民经济运行态势的综合判断,上市公司经营业绩的综合评价,投资方案的优选,人才的选拔等等.综合评价的方法也很多,但其基本思路是大体相同的.但各评价指标间总会有一定的相关性,综合时必然会导致信息的重迭,影响到评价结果的合理性,甚至会歪曲评价对象间的相对位置.
【总页数】2页(P39-40)
【作者】胡永宏
【作者单位】西安统计学院
【正文语种】中文
【中图分类】F2
【相关文献】
1.竞争能力综合评价指标体系及量化处理方法 [J], 金突星
2.建立护理质量综合评价指标的相关性研究 [J], 杨松兰;马姗姗;董正惠
3.中国大城市社会发展综合评价指标体系的框架设计、指标遴选及测试与确定--中国大城市社会发展综合评价指标体系研究报告之二 [J], 《中国大城市社会发展综合评价指标体系研究》课题组
4.综合评价运动员定性技术指标运用效果的新处理方法 [J], 刘卫民;杜华
5.经济效益综合评价中指标标准化处理方法──兼与杨少锋、张生生二同志商榷 [J], 周德群;张玉华
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统计学专业课程线上教学满意度及影响因素研究
一、引言在信息科技飞速进步的年代，线上教育已经转变为教育界不可忽视的一环。
统计学这个基础学科，也逐渐采用了网络化的教学方式。
如何构建一个全面、科学的统计学线上教学满意度影响因素评价指标体系，并应用其进行线上教学满意度的评价，对于提高线上教学质量具有十分重要的价值。
然而，目前关于统计学专业课程线上教学模式的满意度以及影响因素的研究尚不充分。
针对这一问题，本文通过收集相关数据进行案例研究，并结合现实情况，深入探讨线上教学满意度的评价指标以及影响因素，以期为提高统计学专业课程的线上教学满意度提供理论和实践上的依据。
二、线上教学满意度评价指标体系对于线上教学满意度影响因素问题，国内外众多学者多从教学质量的角度出发进行研究，分析以教学满意度为核心评价指标的教学质量情况，并建立相应的评价指标体系。
有学者认为影响线上教学满意度最重要的因素是教师在课后对学生的答疑和辅导，其他的影响因素按重要性依次是课后作业、线上教学内容安排、教学技巧和教学内容的难易程度。
也有学者认为，教师能力、教学质量、教学资源和支持、学习环境和氛围、学习成果和发展、教学反馈统计学专业课程线上教学满意度及影响因素研究◎白云飞1张晓莉2夏茂森3〔内容提要〕统计学专业课程采用线上教学方式是目前新兴的教学模式。
其教学满意度是师生们十分关注的问题。
本文首先梳理了有关统计学专业课程线上教学满意度的相关文献，构建了评价该满意度的评价指标体系，并应用模糊层次分析法对某校统计学专业课程线上教学的满意度进行了评价。
发现教师满意度最高，学院领导满意度其次，教学督导团满意度又次之，学生的满意度最低。
随后，本文分析了教师与学生满意度存在巨大分歧的原因，并提出了提高统计学线上课程教学满意度的措施。
〔关键词〕统计学专业课程；线上教学满意度；模糊层次分析法；影响因素基金项目：1.辽宁省教育科学“十四五”规划2021年度重点课题“高校助力辽宁构建终身学习型社会路径研究”（项目编号：JG21DA011）；2.辽宁大学2022年研究生优质在线课程建设与教学模式综合改革研究项目“统计学专业研究生专业课程线上教学满意度及影响因素研究”（项目编号：YJG202202052）；3.2022年辽宁省线下一流本科课程《统计学》阶段性研究成果；4.2021年度辽宁大学本科教学改革研究项目“数字经济视阈下的统计学专业人才培养模式研究”（项目编号：JG2021PTXM008）5．2022年辽宁省教育厅教育教学改革研究项目“新商科实验实训教学云平台打造与创新型经管类人才培养构式研究”；6.2021年辽宁省教育科学规划课题“智慧实验教学促进管理类人才创新培养的模式研究”（项目编号：JG21DB244）；7.用友·新道数智产教协同实践创新课题（项目编号：XD20220718）阶段性研究成果。
对评价指标相关性的后果及降低相关性的方法研究_赵松山
º 生活一点通 用酒调味要先放;用醋调味要后放。
t 东北财经大学教授 赵松山及降低相关性的方法研究对评价指标相关性的后果 就一般情况而言,组成一个社会经济统计指标体系的各指标之间总存在着一定程度的相关关系。
但作为评价指标体系,如果指标之间的相关性大,则会带来一系列问题。
本文仅对统计指标相关性的后果,以及如何降低指标的相关程度进行探讨。
一、指标相关性带来的问题设Y 为因变量,X 1与X 2为解释指标变量。
当X 1与X 2不相关时,得模型为Y=b 1x 1+b 2x 2式中b 1、b 2分别表示解释指标变量对Y 的说明能力或作用程度,即边际值=9Y/9X 1=b 1,9Y/9X 2=b 2(假定b 1,b 2均大于0)。
当X 1与X 2相关时,得模型为Y=c 1x 1+c 2x 2式中c 1(c 2)表示解释指标变量X 1(X 2)对Y 的说明能力和X 2(X 1)通过X 1(X 2)对Y 的说明能力之和,即9Y 9X 1=9(b 1x 1+b 2x 2)9X 1+9(b 1x 1+b 2x 2)9X 1@9X 19X 2=b 1(1+a 1)=c 1式中,X 1=a 1X 2,a 1>0。
可见,c 1>b 1,即指标相关时,会夸大某些指标的作用程度。
从信息角度看,信息相关势必存在信息重迭,造成信息的损失和浪费,以及指标解释的不真实性。
如果把解释指标变量视为评价指标变量,因变量视为待评价对象变量时,由于评价指标之间的相关夸大(或缩小)某些指标的评价作用,而使评价结果失去客观性。
这是从评价指标与被评价对象的关系考虑的。
如果我们换个角度,从各评价指标与评价指标体系整体关系去认识,若指标之间是相关的,则评价指标X i 与X j 样本分布相互间有影响,因此两者之间的变异系数之差会变小。
而变异系数是指标鉴别能力的一种度量。
这种相关性导致变异系数之差变小,最终表现为相关指标鉴别能力相对变小,即相关指标在统计指标体系整体中的功能下降。
试论烟叶质量评价指标间的相关性
二 、烟 叶质量 评 价指标 间相 关性 的过程 分析
将所采集的 烟叶样 品进行测定后 测 定的各个指标的最大值 、 辱 最小值 、平均值 、标准差 、中位 数、峰度等基本 的统计结果列成一 个 详细的表格 。运用典型相 关的分析方法对 烟叶的外观质量 、评吸 质 量、物理性状 和化学成分等 四个评价指标 问的相关性进行 研究和 分析。 （ ） 一 对外观质量 和评吸质量 间的典型相关 性分析。结合 典型 变量所 构成的线性表达式， 分析发现有一对典型变量 中的成熟 度、香 气量 、叶片组织结构和劲头 的载 荷量比较大， 出了成熟度 与香气 反映 量分 值间呈正相关性 、成熟度 与劲头 分值呈负相关性， 片组 织结构 叶 与香气 量分值呈负相关性 、叶片组织结构与劲头分值呈正相性： 有一 对典 型变量 中的 色度 、油分 、发育状况 、叶面状 况和劲头的载 荷量 比较 大， 映出了劲头 分值与油分和 叶面状 况问呈负相关性， 反 劲头分值 与 色度和 发育状 况呈 正相 关性： 有一对典 型变量 中的叶 片组织结 还 构 、发育状况 、杂气 、香气质 、刺激性、浓度和 灰色的载荷量 比较 大， 反映出了发 育状况与香气质分值和灰色分值的负相关， 发育状况与 杂气 分值 、浓度分值 、刺激性 分值呈正相关性， 片组织结构 与灰色 叶 分值和 香气质分值 间呈正相 关性 。 叶片组织结构与杂气分值 、浓度分 值 、刺激性分值 、灰色分值等 之间呈正相关性 。以上情况说 明了烟 叶外观质量 与评吸质量 间存在着较 为明显的典 型相关性 。
理 论 探讨
试论烟叶质量评价指标问的相关性
王 ห้องสมุดไป่ตู้ 关 丽娜 杨 思 文
红塔辽宁烟草有 限责任公 司营 口卷烟 厂 辽 宁 营 口 １５ ０ ００ １
相对业绩评价的影响因素和经济后果文献综述
相对业绩评价的影响因素和经济后果文献综述【摘要】相对业绩评价是一种比较不同公司或个人业绩表现的方法，可以更客观地评估其绩效。
影响因素包括公司规模、行业竞争程度和管理层激励机制等。
经济后果主要体现在激励效应和市场竞争效率上。
相关研究表明，相对业绩评价在激励员工、提高公司绩效方面发挥着积极作用。
未来研究可以加强对不同行业的比较研究，进一步完善相对业绩评价的指标体系。
政策建议包括建立有效监管制度，对于激励机制进行进一步优化，促进企业健康发展。
结论中指出相对业绩评价对于企业绩效有着重要影响，需要制定科学的评价体系和激励机制来提升企业竞争力。
【关键词】相对业绩评价、影响因素、经济后果、文献综述、研究背景、研究目的、研究意义、定义、相关研究进展、研究方法、结论总结、研究展望、政策建议。
1. 引言1.1 研究背景相对业绩评价是企业内部员工绩效评估的一种常见方法，通过将员工的绩效与团队或整体绩效进行比较，来评价员工的表现。
相对业绩评价在实际应用中广泛存在，但其影响因素和经济后果却鲜有系统性研究。
探讨相对业绩评价的影响因素和经济后果具有重要的理论和实践意义。
通过对相对业绩评价的影响因素和经济后果进行系统性研究，可以为企业提供更科学的绩效评估方法，促进员工的个人成长和团队合作，进而推动企业的持续发展与成功。
.1.2 研究目的研究目的是为了探讨相对业绩评价对企业绩效的影响及其经济后果，进一步分析影响因素，并为相关领域的研究提供参考。
通过深入研究相对业绩评价的定义、影响因素分析以及经济后果，我们可以更好地理解企业绩效评价体系的运作机制，为企业提供科学的绩效管理建议，提高企业的经济效益和社会影响力。
本研究旨在总结相关研究进展，为学术界提供一个全面的视野，促进该领域的进一步研究和实践应用。
通过本文的发表，也可以促进相关政策的制定和完善，为企业的可持续发展和经济发展做出积极贡献。
1.3 研究意义相对业绩评价能够帮助企业更加客观地评估自身的绩效。
开放因子与期刊其他评价指标的相关性研究——以我国医药大学学报类期刊为例
2018年9月S E P. 2018情报‘Information Research第9期（251期）]o.9(S e ria l]o.251)开放因子与期刊其他评价指标的相关性研究！—以我国医药大学学报类期刊为例王燕I，2(1.新乡医学院期刊社河南新乡453003 $(2.河南省科技期刊研究中心河南新乡453003 $摘要：[目的/意义]探讨开放因子与期刊其他评价指标的相关性。
[方法/过程]以2014年《中国科技期刊引证报告》（核心 版）中54种学学报类期刊为研究对象，分析开放因子与期刊其他23项评价指标的相关性。
[结果/结论]开放因子14项评价指标呈正相关，即总被引频次、他引率、引用刊数、权威因子、被引半衰期、来源文献量、平均引文数、数、地区分布数、基金论文比、评价总分、学科扩散指标、学科指标、总被引频次；子、扩散因子等其他9项评价指标关关系。
子同大多数期刊评价指标，在期刊评价有的价&关键词：开放因子;期刊评价;相关性研究中图分类号：文献标识码：A Adoi： 10.3969/j.issn.1005-8095.2018.09.011Correlation Study Between Open Factor and Other Evaluation Indexes: Case Study ofMedical University JournalsWang Yan1，2(l.Periodicals Publishing House of Xinxiang Medical University, Xinxiang Henan 453003)(2.Henan Research Center for Science Journals，Xinxiang Henan 453003)Abstract：[Purpose/significance] The paper is to study correlation between open factor and other journals evaluation indexes. [Method/process] The paper selects 54 kinds of medical university journals in China Science and Technology Journal Citation Report (Core) in 2014 as research objects，and takes correlation analysis between open factor and 23 evaluation indexes. [Result/conclusion] The results show that open factor has the positive correlation with 14 indexes，including total citation，non-self-cited rate，number of citing journals，authority factor，cited half-life，literature quantity，average citation，average number of authors，area distributing number，fund paper ratio，comprehensive evaluation score，discipline diffusion index，discipline influence index and total cited frequency centrifugal rate; has no correlation with 9 others indexes，such as impact factor，diffusion factor and so on. Open factor has an important value in the periodical evaluation like most journal evaluation index.Keywords：open factor; journal evaluation; correlation study为了对科技期刊进行评价，基于期刊论文被引 频次的各种评价指标的有效性及不同指标的关系国 内情报研究人员进行了较多的研究[1-2]。
评估指标关联性处理方法研究
计 算 机 与 数 字 工 程
Ｃｏ ｕｅ ｍｐ ｔｒ＆ Ｄｉｉａ ｇｎ ｅ ｉｇ ｇｔｌ Ｅｎ ｉｅ ｒｎ
Ｖｏ ． ９ ＮＯ 处 理 方 法 研 究
王 乐清 阮 拥军 牛 国祥 池 斌
关键词
中 图分 类 号
Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｉｐ ｓ ｌＭ ｅ ｈｏ ｆＥｖ ｕａ ｉ ｎ Ｉ ｄ ｘ ｓＣｏ ｒ ｌ ｔｏ ｓ ａ ｃ ｎ Ｄ ｓ ｏ ａ ｔ ｄ ｏ ａｌ ｔｏ ｎ ｅ ｅ ｒ ｅ ａ ｉ ｎ
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Ａ ｓ ｒ ｃ Ｔｈ ａ ｅ ｕ ｂ ｔａ ｔ ｅ ｐ ｐ ｒ ｓ ｍｍａ ｉｅ ｈ ｅ ｅ ｒ ｈ ａ ｔ ａｉｙ ａ ｄ ｅ ｉｔ ｎ ｒ ｂ ｅ ｆｅ ａ ｕ ｔ ｎ ｉ ｄ ｘ ｓ ｃ ｒ ｅ ａ ｉ ｎ ｆｒ ｔｙ ｒｚ ｓ ｔ ｅ ｒ ｓ ａ ｃ ｃ ｕ ｌ ｎ ｘ ｓ ｅ ｔ ｐ ｏ ｌｍｓ ｏ ｖ ｌａ ｉ ｎ ｅ ｅ ｏ ｒ ｌ ｔ ｉ ｌ ， ｔ ｏ ｏ ｓ ｔ ｅ ｔｄ ｓ ｕ ｓ ｓ ａ ｄ ａ ａｙ ｅ ｈ ｉｐ ｓ ｌ ｈ ｏ ｙ ｏ ｖ ｌ ａ ｉｎ ｉ ｄ ｘ ｓ ｃ ｒ ｅａ ｉ ｎ，ａ ｄ ｇ ｖ ｓ ｓ ｍｅｍ ｅｈ ｄ ｎ ｎ ｅ ｕ ｎ － ｈ ｎ ｉ ｉｃ ｓ ｅ ｎ ｎ ｌ ｓ ｓｔ ｅ ｄ ｓ ｏ ａ ｅ ｒ ｆｅ ａ ｕ ｔ ｅ ｅ ｏ ｒ ｌｔ ｔ ｏ ｎ ｏ ｎ ｉ ｅ ｏ ｔ ｏ ｓ ａ ｄ ａ ｃ ｍｅ ｉ
除各 指标 间 的相关性 。 针对指 标 逻 辑 因果 关 系 （ 约 关 系 ） 制 的处 理 。
除或 降低 。由于 指标 间相 关 性 客 观存 在 及 其 存 在 的复杂性 ， 全 消 除 的可 能 性 较 小 ， 完 降低 或部 分 消
指标无量纲化方法对熵权法评价结果的影响
指标无量纲化方法对熵权法评价结果的影响熵权法是一种常用的多指标决策方法，其核心思想是将指标之间的相关性考虑在内，通过计算指标的熵值和权值来进行综合评价。
在应用熵权法进行综合评价时，常常需要对指标进行无量纲化处理，以便更好地反映指标之间的权重关系。
本文将介绍常用的指标无量纲化方法，并探讨它们对熵权法评价结果的影响。
指标无量纲化方法主要包括线性函数标准化、对数函数标准化和极差标准化等。
线性函数标准化是指将指标的原始值通过线性变换映射到[0,1]的区间内。
具体来说，假设指标$x$的取值范围为$[x_{min},x_{max}]$，则其线性函数标准化值$X_i$可由以下公式计算得出:$$X_i=\frac{x_i-x_{min}}{x_{max}-x_{min}}$$线性函数标准化方法简单易行，但并不考虑指标分布的偏态性和极端值的影响。
对数函数标准化是将指标的取值范围通过对数函数进行转换，从而使指标分布呈现对称性。
具体来说，对数函数标准化值$X_i$可由以下公式计算得出:$$X_i=log\frac{x_i}{x_{min}}$$对于存在负值和0的指标，可以将指标值加上一个常数后再进行对数函数标准化。
对数函数标准化方法在处理偏态数据时具有优势，但不适用于指标存在负值的情形，并且在处理极端值时容易造成数据失真。
在应用熵权法进行综合评价时，不同的指标无量纲化方法会对评价结果产生不同的影响。
一般来说，线性函数标准化方法适用于指标分布比较均匀的情形，对于偏态数据效果不如极差标准化方法。
对数函数标准化方法在处理偏态数据时具有优势，但无法消除极端值的影响。
极差标准化方法能够更好地避免数据极端值的影响，但无法消除偏态数据的影响。
综上所述，不同的指标无量纲化方法在处理不同类型的数据时会产生不同的影响，选择适当的方法需要根据具体情况进行判断。
同时，在熵权法综合评价中，需要对指标进行无量纲化处理才能够更好地反映各指标之间的权重分配关系。
层次分析法在评价综合实力中的应用
层次分析法在评价综合实力中的应用白雪梅;赵松山【期刊名称】《统计与决策》【年(卷),期】1997()10【摘要】对国家或地区的综合实力进行评价,当指标体系确立之后,要解决的关键问题便是多指标综合评价方法的选择。
不同的评价方法往往结果不同。
多指标综合评价方法可采用:(1)常规多指标综合评价法,如指数法、专家评分法;(2)模糊评价法;(3)多元统计评价法;(4)层次分析法;等等。
这些方法各具特点;需根据不同的评价内容和评价目的作出适当的选择。
本文拟对目前在综合实力评价中尚未采用的层次分析法作一些探讨。
层次分析(AHP)法是对非定量因素进行量化分析的一种简便而有效的方法。
其基本思想是:对所分析的事物建立层次结构,然后将每个层次的各因素相对于上一层次的各准则(或目标)进行两两比较判断,构造判断矩阵,通过对判断矩阵的计算,进行层次单排序和一致性检验,最后进行层次总排序及一致性检验。
依据总排序对事物进行综合评价。
由于综合实力评价指标体系中包括大量非定量指标,因此不宜采用多元统计评价法,而模糊评价法的关键技术隶属函数的建立颇为棘手,常规多指标综合评价又难以克服主观随意性。
我们认为用AHP法评价综合实力不失为一种正确的选择。
【总页数】2页(P9-10)【关键词】国家;综合实力;评价;层次分析法【作者】白雪梅;赵松山【作者单位】东北财经大学【正文语种】中文【中图分类】F222.72;F224.3【相关文献】1.多层次因子分析法在科技实力综合评价中的应用 [J], 庞智强;张建民2.层次分析法-灰色关联分析法在浑河水环境质量综合评价中的应用 [J], 王鑫舜3.基于层次分析法的城市综合实力评价研究——以西藏地区为例 [J], 李春玉; 朱笑寒4.基于层次分析法和模糊综合评价法在工科类高职学生综合素质评价中的应用 [J], 顾新春5.定性综合评价方法在创新评估中的应用——以层次分析法和模糊综合评价方法为例 [J], 陈峰;赵立新;张丽因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
指标相关性对DEA评价效用的影响
指标相关性对DEA评价效用的影响
智冬晓
【期刊名称】《统计教育》
【年(卷),期】2009(000)006
【摘要】在使用数据包络分析（Data Envelopmem Analysis，简称DEA）进行多指标综合评价时，多个指标之间往往都存在较高的相关性，而DEA并不考察指标间的相关性。
本文的研究发现，忽略指标间的相关性会使结果产生偏差，实证分析也表明高度相关的指标会使理论分析结果同实际情况不符；本文使用因子分析对指标进行处理之后，再利用DEA进行分析，所得结果更符合实际。
说明DEA分
析中考虑指标间的相关性是十分必要的。
【总页数】5页(P40-44)
【作者】智冬晓
【作者单位】中国人民大学统计学院博士研究生
【正文语种】中文
【中图分类】O159
【相关文献】
1.基于异构数据的机构网络影响力评价指标相关性研究 [J], 杨波;赵佳骏;殷作霖;
陈睿莹;王小妍;黄水清
2.指标选择对医院效率评价的影响——以2010年省级数据DEA模型为例 [J], 石义全;钱振华;成刚
3.基于h指数的旅游部门官微影响力评价及指标相关性研究——以四川省为例 [J],
刘雨轩;钟美玲;向凌潇;唐勇
4.基于h指数的旅游部门官微影响力评价及指标相关性研究--以四川省为例 [J], 刘雨轩;钟美玲;向凌潇;唐勇;
5.影响半喂入收割机适用性评价的因素及相关性能指标分析 [J], 纪鸿波;滕兆丽;任重远
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中国低碳经济发展绩效评价及影响因素分析
中国低碳经济发展绩效评价及影响因素分析目录1. 中文数字开头的第一级目录标题 (2)1.1 第二级目录标题1 (3)1.1.1 第三级目录标题1 (3)1.1.2 第三级目录标题2 (4)1.2 第二级目录标题2 (6)1.2.1 第三级目录标题3 (7)1.2.2 第三级目录标题4 (8)1.3 第二级目录标题3 (8)1.3.1 第三级目录标题5 (9)1.3.2 第三级目录标题6 (11)2. 中文数字开头的第一级目录标题 (12)2.1 第二级目录标题1 (13)2.1.1 第三级目录标题1 (15)2.2 第二级目录标题2 (17)2.2.1 第三级目录标题3 (18)2.2.2 第三级目录标题4 (19)2.3 第二级目录标题3 (21)2.3.1 第三级目录标题5 (22)2.3.2 第三级目录标题6 (23)3. 中文数字开头的第一级目录标题 (25)3.1 第二级目录标题1 (26)3.1.1 第三级目录标题1 (26)3.1.2 第三级目录标题2 (27)3.2 第二级目录标题2 (28)3.2.1 第三级目录标题3 (29)3.2.2 第三级目录标题4 (31)3.3 第二级目录标题3 (32)3.3.2 第三级目录标题6 (33)1. 中文数字开头的第一级目录标题在21世纪的今天，全球气候变暖、资源枯竭和环境污染等问题日益严重，这些问题不仅威胁到人类的生存环境，也对经济社会的可持续发展提出了挑战。
为了应对这些挑战，实现经济的绿色低碳发展成为各国发展的必然选择。
中国作为世界上最大的发展中国家，在推动经济结构转型升级的同时，也面临着低碳经济发展的巨大压力和机遇。
本文旨在通过对中国低碳经济发展绩效的评价以及影响因素的分析，探索中国低碳经济发展的路径和策略，为中国乃至全球的可持续发展提供借鉴和参考。
在评价中国低碳经济发展绩效时，本文将采用多指标评价方法，综合考虑碳排放、经济增长、能源利用率、技术创新等多个方面的指标，以全面反映中国低碳经济发展的现状和趋势。
报告撰写中的关联分析与相关性评估技巧
报告撰写中的关联分析与相关性评估技巧一、引言在报告撰写中，关联分析与相关性评估技巧是非常重要的工具和方法。
通过分析变量之间的关系，可以揭示数据背后的规律和趋势，为决策提供有力的依据。
然而，要进行准确和有效的关联分析和相关性评估，并不是一件容易的事情。
本文将分享六个关联分析和相关性评估技巧，帮助读者更好地应用于报告撰写中。
二、相关性评估技巧1.皮尔逊相关系数皮尔逊相关系数是一种衡量两个连续变量之间线性相关程度的统计量。
它的取值范围在-1到1之间，接近1表示正相关，接近-1表示负相关，接近0表示无相关。
通过计算皮尔逊相关系数，可以评估两个变量之间的相关性强度和方向。
2.斯皮尔曼相关系数与皮尔逊相关系数类似，斯皮尔曼相关系数是一种衡量两个变量之间相关程度的统计量。
不同之处在于，斯皮尔曼相关系数是基于变量的等级或排序来计算的，而不是变量的实际值。
斯皮尔曼相关系数适用于非线性关系的评估，可以更准确地反映变量之间的相关程度。
三、关联分析技巧1.散点图散点图是展示两个变量之间关系的常用工具。
通过在坐标系中绘制每个数据点，可以直观地观察变量之间的分布和趋势。
散点图不仅可以帮助发现线性关系，还可以揭示非线性关系、异常值和离群点等。
2.回归分析回归分析是一种经典的关联分析方法，用于建立变量之间的数学关系模型。
通过回归分析，可以确定自变量对因变量的影响程度和方向，并预测因变量的值。
在报告撰写中，回归分析可以用于解释和预测现象，为决策提供依据。
3.因果关系与相关性在进行关联分析时，需要注意相关性并不等同于因果关系。
相关性仅仅描述了两个变量之间的统计关系，而不能确定其中是否存在因果关系。
因果关系需要通过实验证明，而不能仅仅依靠相关性的结果。
四、相关性评估的应用1.市场营销报告中的相关性评估通过评估市场调研数据与销售数据之间的相关性，可以了解产品销售与市场需求之间的关系。
对于市场营销决策的制定和调整，相关性评估可以提供有力的依据。
删减评价指标的方法-概述说明以及解释
删减评价指标的方法-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述部分是文章引言的一部分，旨在介绍本文的主题和背景。
在本文中，概述部分将主要讨论删减评价指标的方法。
评价指标在各个领域中都起着重要作用，它们被用来衡量和评估特定目标的成功程度。
然而，随着时间的推移，可能会出现评价指标过多或不精确的问题，这可能导致效率低下或信息混乱。
因此，本文将探讨一些方法，旨在帮助我们删减评价指标的数量并保证其有效性。
这些方法包括但不限于：重要性排序、相关性分析、权重分配与裁剪等。
通过应用这些方法，我们可以识别并保留最关键、最有效的评价指标，减少冗余和重复的指标，提高评价指标体系的质量和实用性。
在第二部分，我们将介绍第一个要点，即重要性排序。
通过对评价指标进行重要性排序，我们将能够确定哪些指标对于实现特定目标是至关重要的，以及哪些指标可以被视为次要或可有可无的。
这将帮助我们将精力集中在那些对结果更具影响力的指标上，提高评价过程的效率和准确性。
在第三部分，我们将介绍第二个要点，即相关性分析。
通过分析评价指标之间的相关性，我们可以识别出一些指标之间的重复或冗余，从而消除不必要的评价指标。
通过减少指标之间的重叠，我们可以确保评价指标的独特性和相互补充性，提高评价结果的全面性和可靠性。
最后，在结论部分，我们将总结本文的要点，并对进一步发展和应用这些删减评价指标的方法进行展望。
通过对评价指标数量和质量进行精心管理，我们可以更好地了解和评估特定目标的实现情况，为决策和改进提供有力的支持。
总之，本文将介绍删减评价指标的方法，旨在帮助读者识别并保留最重要、最有效的指标，提高评价过程的效率和准确性。
这将对各个领域中的决策和改进工作产生积极的影响。
1.2 文章结构文章结构部分应当对整篇文章进行一个概括性的介绍，明确表达文章的脉络和组织结构。
在本文中，文章结构包括三个主要部分：引言、正文和结论。
引言部分主要介绍了文章的背景和意义。
这部分首先对删减评价指标的方法的重要性进行了阐述，指出了存在过多评价指标可能导致冗余信息和低效评价的问题。
对拟合优度R2的影响因素分析与评价
对拟合优度R2的影响因素分析与评价
赵松山
【期刊名称】《东北财经大学学报》
【年(卷),期】2003(000)003
【摘要】本文系统剖析了影响拟合优度R2值的三大类12个因素:第一类是样本数据对R2值的影响,包括样本数据类型、特征、数目、特殊点及处理方式等;第二类是模型的设定对R2值的影响,包括解释变量的个数、被解释变量的测量尺度、模型的形式与转换等;第三类是异方差与多重共线性的存在对R2值的影响.在剖析的基础上,对R2这个指标做出科学的评价.
【总页数】3页(P56-58)
【作者】赵松山
【作者单位】东北财经大学数量经济系,辽宁,大连,116025
【正文语种】中文
【中图分类】F224.0
【相关文献】
1.波动率度量模型的评价方法:拟合优度和平滑性 [J], 吴武清;蒋勇;缪柏其;陈敏
2.物种敏感性分布法拟合函数的拟合优度评价 [J], 董明明;牟力言;秦莉;安毅;林大松
3.基于拟合优度指标评价的岩土参数概率分布研究 [J], 舒继森;郭兵兵;张俊阳;张再容
4.曲线拟合度和拟合优度检验的局限性及新设想 [J], 董玉恒;白求恩
5.时序模型拟合优度的TOPSIS评价法及其应用 [J], 江兵;高伟良;刘少伟
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基于超效率DEA-IAHP的物流企业绩效评价
基于超效率DEA-IAHP的物流企业绩效评价基于超效率DEA-IAHP的物流企业绩效评价一、引言随着全球经济的快速发展，物流业在国民经济中的地位越来越重要。
物流企业作为物流业的主要参与者之一，其绩效评价对于提升整个物流供应链的效率和效益具有重要的意义。
本文旨在探讨一种基于超效率数据包络分析（DEA）和层次分析法（AHP）的物流企业绩效评价方法，以实现客观准确地评估物流企业的绩效水平。
二、超效率数据包络分析（DEA）超效率数据包络分析（DEA）是一种常用的评价方法，用于衡量相对效益的绩效评价工具。
该方法通过比较输入产出，量化评估企业或组织的绩效水平，并确定相对效益较高的单位。
超效率DEA是DEA方法的扩展，可以通过考虑相对效益与技术效率之间的关系，进一步衡量单位的相对效能。
三、层次分析法（AHP）层次分析法（AHP）是一种定性与定量相结合的决策分析方法，用于处理多个层次、多个因素的决策问题。
该方法通过构建层次结构模型，使用专家意见和数学计算方法，对不同层次的因素进行权重分配，从而得到最终决策的结果。
四、基于超效率DEA-IAHP的物流企业绩效评价方法1.建立指标体系在物流企业绩效评价中，需要综合考虑多个指标，如运输效率、仓储效率、成本控制等。
通过调研和分析，确定适用于物流企业的绩效评价指标体系。
2.确定指标权重应用AHP方法，采集相关专家的意见和建议，对指标体系中的各个指标进行权重分配。
通过专家的主观判断和数学计算方法，确定每个指标在绩效评价中的重要性。
3.计算相对效益基于超效率DEA模型，针对物流企业的输入和产出数据进行计算，得到各个企业的相对效益。
超效率DEA模型可以更加准确地评估物流企业的相对效能，进而排名各个企业。
4.绩效评价与改进通过综合考虑指标权重和相对效益，对物流企业的绩效水平进行评价。
评价结果将揭示出物流企业的优势与不足之处，为企业提供改进的方向和重点。
五、案例分析为了验证基于超效率DEA-IAHP的物流企业绩效评价方法的有效性，选择几家物流企业进行案例分析。
科技评价指标相关消除方法----相关系数调整法
客观相关系数调整法和权重相关系数调整法统称为相关系数调整法。数据修正完毕后在 进行加权汇总前还必须再做一次标准化。
对相关分析的若干思考
对相关分析的若干思考
白雪梅;赵松山
【期刊名称】《统计教育》
【年(卷),期】1998(000)004
【摘要】对相关分析的若干思考东北财经大学白雪梅赵松山相关分析在统计教学
中占有重要的位置，本文就如何正确地把握这部分内容谈点看法。
一、相关关系是变量间相互关系中质的关系的描述变量间的相互关系是指所有可能关系的总称，即关系的集合。
将这些关系简化归类，变量间的相互...
【总页数】1页(P23-23)
【作者】白雪梅;赵松山
【作者单位】东北财经大学
【正文语种】中文
【中图分类】G712
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3.基于关者模型对《关于进一步完善中央财政科研项目资金管理等政策的若干意见》的相关分析 [J], 俛文君;;
4.基于利益相关者模型对《关于进一步完善中央财政科研项目资金管理等政策的
若干意见》的相关分析 [J], 倪文君
5.数学系若干课程的相关分析及条件相关分析 [J], 李开灿
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指标选择与简化的定量分析方法探讨
指标选择与简化的定量分析方法探讨
白雪梅;赵松山
【期刊名称】《财经问题研究》
【年(卷),期】1995(000)004
【摘要】指标选择与简化的定量分析方法探讨白雪梅，赵松山评价地区社会经济发展水平首先要建构评价指标体系，而指标体系的设置必须从定性与定量两个方面加以分析。
本文仅从定量分析方面研究如何对指标进行选择和简化，以便建构一个合理的指标体系。
一、指标选择的步骤和分析方法...
【总页数】3页(P63-64,F003)
【作者】白雪梅;赵松山
【作者单位】不详;不详
【正文语种】中文
【中图分类】F222
【相关文献】
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报告撰写中如何处理多个评价和指标的权重关系
报告撰写中如何处理多个评价和指标的权重关系报告撰写是一项涉及多个评价和指标的复杂任务，而处理这些评价和指标的权重关系则是其中一项重要的挑战。
在本文中，将从不同角度探讨如何处理多个评价和指标的权重关系，以确保撰写的报告具有准确性和可信度。
一、明确评价和指标的目的与重要性在处理多个评价和指标的权重关系之前，首先要明确每个评价和指标的目的和重要性。
评价和指标的目的是为了反映或衡量特定的现象或问题，并从中获得有价值的信息。
因此，需要对每个评价和指标的重要性进行综合考量，确定其在报告中的权重。
二、综合权威意见和专家建议权威意见和专家建议可以作为处理多个评价和指标的权重关系的重要参考。
有时候，评价和指标的权重关系可能存在争议或不确定性，因此听取权威意见和专家建议可以提供更全面、客观和科学的视角。
通过引用专家的观点和建议，可以增加报告的可信度和说服力。
三、采用层次分析法或模糊综合评价等方法进行权重判断层次分析法和模糊综合评价是常用的处理多个评价和指标权重关系的方法。
层次分析法可以将多个评价和指标进行层次化，通过构建判断矩阵计算不同层次之间的相对权重。
而模糊综合评价则可以根据各指标对目标的影响程度和权重进行模糊综合计算，得出最终的权重结果。
这些方法可以提供一种相对客观和科学的权重判断方式，为报告撰写提供指导。
四、考虑不同评价和指标之间的相关性在处理多个评价和指标的权重关系时，需要考虑不同评价和指标之间的相关性。
相关性可以反映不同评价和指标之间的相互影响关系，包括正向相关、负向相关和不相关等。
通过分析不同评价和指标之间的相关性，可以更准确地确定它们的权重关系，避免重复计算或冗余信息。
五、参考历史数据和案例研究历史数据和案例研究是处理多个评价和指标权重关系的重要依据之一。
通过对历史数据和案例研究进行分析和比对，可以发现评价和指标之间的潜在规律和关联性。
这些规律和关联性可以为报告撰写提供实证支持，同时也可以对评价和指标的权重关系进行参考和调整。
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º 生活一点通 用酒调味要先放;用醋调味要后放。
t 东北财经大学教授 赵松山及降低相关性的方法研究对评价指标相关性的后果 就一般情况而言,组成一个社会经济统计指标体系的各指标之间总存在着一定程度的相关关系。
但作为评价指标体系,如果指标之间的相关性大,则会带来一系列问题。
本文仅对统计指标相关性的后果,以及如何降低指标的相关程度进行探讨。
一、指标相关性带来的问题设Y 为因变量,X 1与X 2为解释指标变量。
当X 1与X 2不相关时,得模型为Y=b 1x 1+b 2x 2式中b 1、b 2分别表示解释指标变量对Y 的说明能力或作用程度,即边际值=9Y/9X 1=b 1,9Y/9X 2=b 2(假定b 1,b 2均大于0)。
当X 1与X 2相关时,得模型为Y=c 1x 1+c 2x 2式中c 1(c 2)表示解释指标变量X 1(X 2)对Y 的说明能力和X 2(X 1)通过X 1(X 2)对Y 的说明能力之和,即9Y 9X 1=9(b 1x 1+b 2x 2)9X 1+9(b 1x 1+b 2x 2)9X 1@9X 19X 2=b 1(1+a 1)=c 1式中,X 1=a 1X 2,a 1>0。
可见,c 1>b 1,即指标相关时,会夸大某些指标的作用程度。
从信息角度看,信息相关势必存在信息重迭,造成信息的损失和浪费,以及指标解释的不真实性。
如果把解释指标变量视为评价指标变量,因变量视为待评价对象变量时,由于评价指标之间的相关夸大(或缩小)某些指标的评价作用,而使评价结果失去客观性。
这是从评价指标与被评价对象的关系考虑的。
如果我们换个角度,从各评价指标与评价指标体系整体关系去认识,若指标之间是相关的,则评价指标X i 与X j 样本分布相互间有影响,因此两者之间的变异系数之差会变小。
而变异系数是指标鉴别能力的一种度量。
这种相关性导致变异系数之差变小,最终表现为相关指标鉴别能力相对变小,即相关指标在统计指标体系整体中的功能下降。
当指标体系中各指标之间均高度相关时,各指标在指标体系整体中的功能(作用)会几乎相同,掩盖了各指标本身在指标体系整体中所具有的重要程度的差异性。
这一分析告诉我们,通过指标的相关分析,剔除高度相关的指标,既提高了指标的评价功能,又简化了指标体系,同时增加了评价的客观性和真实性。
二、降低指标相关性的方法(一)相关系数法指标的相关性只能通过样本的相关系数来估计,假设初选指标变量为X 1,X 2,,,X h ,样本数为n,设X ij 为样本i 的第j 个指标的观测值,原始指标资料数据矩阵为X=(X ij )h n ,然后进行同向归一化数据变换,得到数据矩阵Z=(Z i j )h no计算两个指标间的简单相关系数r ij ,计算公式为:r ij =E (Z ki -Z i )(Z kj -Z j )E (Z ki -Z i )2E (Z kj -Z j )2 (i,j=1,2,,,h)。
5#研究与探讨##研究与探讨#式中Z j=1/n E Z ki(j=1,2,,,h)。
然后,规定一个临界值M,如果r ij>M,可去掉指标X i或X j,如果r ij<M,则X i与X j均保留。
(二)主成分分析法假设经上述处理后得到的原指标变量为X1,X2,,,X p相互间仍存在着不同程度的相关性,可通过主成分分析法求得不相关的新变量y1,y2,,,y p,y j与原指标变量的关系是: y j=E L ij X i(j=1,2,,,P)式中y j为第j个主成分。
D(y j)=K j,Lj=(L1j,L2j,,,L pj)T为相关矩阵R的特征值K j所对应的单位特征向量,且有K1>K2,>K P>0。
当K P很小时,有max i{L i p}=L kp,且删除原指标变量X K,然后对原指标变量X1,X2,,, X K-1,X K+1,,,X P再进行主成分分析。
重复上述步骤,最后得到简化了的原始指标集,设为X ={X1,X2,,,X L},既减弱了指标的相关性,又减少了指标的个数。
(三)因子分析法原指标变量X1,X2,,,X p之间具有相关性,必须受到某些公共因子的控制,而指标变量取值差异的存在,又说明有特殊因子在起作用,因此,可建立因子模型X=A@F+E。
式中X= (X1,X2,,,X p)T,F=(F1,F2,,,F M)T为公共因子向量,E=(E1,E2,,,E p)T为特殊因子向量, A=(a ij)n m为因子载荷矩阵。
如果因子F不能得到理想的解释,则采用方差最大正交旋转,使旋转后的A c阵每列元素向1或0趋近,得到估计模型X=A c@F c。
a ij c越大,表明因子F j c与指标X i相关程度越强,因子控制作用越大,即因子较好地解释了该指标。
若max i{a ij c}=a kj c,则说明公共因子F j c是由指标X K决定的。
换言之,公共因子F j c有效地反映和代表了指标X K。
这样m个公共因子代表的m个原指标变量就构成了筛选后的指标集。
该指标集的指标个数减少了,相关程度也减弱了,达到了预期目的。
三、实例分析本文以建立评价投资环境的指标体系为例进行分析。
投资环境指标体系的建构,首先应根据有关经济理论与经济行为进行定性分析,选择那些与投资环境相关的指标,构成初选指标集。
初选指标集至少要满足两个条件:一是指标要具有可观测性,即初选指标必须是可测量的,通过一定的统计程序,可得到指标数值;二是一致性,即评价指标必须与所反映的投资环境相一致。
在应用指标体系对不同地区投资环境进行横向比较,或对同一地区不同时期投资环境进行纵向比较时要基本符合实际。
通常人们在评价投资环境时的初选指标集包括:(1)人口(POP),(2)国内生产总值(GDP),(3)人均国内生产总值(GDPP),(4)第三产业产值(OTR), (5)第三产业产值比重(OTH R),(6)货运总量(T SF),(7)社会商品零售总额(RS),(8)消费物价指数(CPI),(9)人均工资(AS),(10)文盲率(WM)。
其中人口和国内生产总值表示地区经济规模,人均值反映经济发展水平;第三产业产值和比重指标表示地区第三产业的发展水平和产业结构高度;货运总量代表地区铁路、公路、海运和内河运输能力;社会商品零售总额代表地区的市场容量和消费规模;消费物价指数标志货币的稳定程度;人均工资和文盲率分别表示地区的劳动力价格和质量(鲁明泓:/中国不同地区投资环境的评估与比较05经济研究6,1994年第2期,第64)65页。
)样本数据包括全国29个省、市、自治区(除台湾和西藏外)的1992年的数据,在此基础上作了如下处理。
º生活一点通用萝卜或马铃薯加少许细沙末擦洗菜刀,可除锈。
6#研究与探讨#1.简单相关分析法求样本数据的指标简单相关系数,得相关矩阵为R。
设临界值M=0.8,计算结果发现,社会商品零售总额与国内生产总值、第三产业产值和货运总量三个绝对量指标的相关系数分别为0.9897、0.96448和0.8288。
由于相关程度均大于M值,故保留既表明市场容量和消费规模,又与三个重要的总量指标高度相关的统计指标社会商品零售总额,将其余三个指标删除,由剩下的7个指标构成评价投资环境的指标体系。
由于这7个指标间仍存在着不同程度的相关关系,不够理想,所以还需进一步作主成分分析和因子分析的处理。
2.主成分分析法利用7个指标29个地区的样本数据,进行主成分分析。
相关阵R的最小特征值K7=0. 057,而K7的单位特征向量的最大分量所对应的变量为RS,故将社会商品零售总额删除。
然后用剩下的6个指标的样本数据再一次进行主成分分析。
相关阵的最小特征值K6=0.11987,而K6的单位特征向量的最大分量所对应的变量为GDPP,故将指标人均国内生产总值删除。
对于剩下的5个指标又重复进行主成分分析,将指标第三产业产值比重删除。
此时主成分筛选指标结束,因为再重复做下去,特征值已不是很小了,继续删除会导致信息不充分,或指标体系不完备。
筛选后保留的指标有AS,POP,WM,CPI,即为较理想的评价指标集。
3.因子分析法因子分析法还是利用上述主成分分析的样本数据进行的,通过对相关阵R的特征值的计算,我们选累积贡献率为92.5%的四个公共因子,得到初始载荷阵A,经方差最大正交旋转后得到A c阵(见下表)。
旋转后的载荷阵表F1F2F3F4 POP-0.324730.869950.03131-0.20901GDPP0.794430.005650.396510.31568OTHR0.75424-0.438490.21224-0.04147RS0.226460.916150.26001-0.10343CPI0.17880-0.211010.087120.94092AS0.956150.10917-0.020630.14918WM-0.16819-0.18676-0.95642-0.08235由上表可见,F1主要代表指标AS、GDPP,这两个统计指标的相关程度比较高(0.7801),由于F1与AS的相关系数为0.95615,故保留AS,删除GDPP。
F2主要代表指标RS、POP,这两个统计指标相关程度也比较高(0.7388),由于F2与RS的相关系数为0.9165,故保留RS,删除POP。
F3主要代表指标WM,F3与WM的相关系数为-0.9564。
F4主要代表指标CPI,F4与CPI的相关系数为0.94092,而且WM、CPI与AS、RS的相关程度较低,故WM与CPI均保留。
最终筛选后保留下来的指标有AS、RS、WM和CPI。
比较主成分分析与因子分析筛选指标的结果,两者只在POP与RS指标取舍上有差异,由于POP与RS的相关程度为0.7338,综合考虑后,本文确定简化后的指标为RS、AS、CPI和WM,它们代表初选的10个指标,组成一个相关程度最低、数量最少的评价投资环境的统计指标体系。
º生活一点通炖牛、羊肉时放一点桔皮,可除膻味。
7。