评价指标体系中的相关性分析

科学地确定评价指标是做好评价工作的基础和关键,为了使所确定的评价指标既全面又不重复,应该注意相关性这一环节的分析,尽可能保证各指标间的相互独立性.本文采用相关系数分析方法,探讨了相关性分析在构建评价指标体系中的应用.     

对评价指标相关性的后果及降低相关性的方法研究

对评价指标相关性的后果及降低相关性的方法研究东北财经大学教授赵松山就一般情况而言，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...     

基于相关性指标与广义IOWA算子的区间型组合预测模型

文章基于诱导有序加权平均算子构建了广义IOWA算子,结合相关系数、灰色关联度、夹角余弦、Theil不等系数四种相关性指标,建立了相应的广义单目标最优化模型,并分别对基于四种相关性指标的区间组合预测模型的优劣性进行了定义,提出了基于左右端点的区间型组合预测模型与区间组合预测效果评价指标,通过实例对所建立区间组合预测模型的有效性进行了验证与评价.     

“主成份分析法”应用的误区

近两年来,许多人对应用主成份分析法进行多元综合评价产生了兴趣,他们以为,用“主成份”进行综 合评价,保留了线性加权和法评价函数的简单性,克服了权系数确定的主观性,充分利用样本信息,避免了评价指标间的相关性,又可从众多指标中筛选个别综合指标来代替原来的众多指标,减少了计算的复杂性等。     

指标相关性对DEA评价效用的影响

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。     

基于主元分析的多元指标综合评价方法研究

评价系统通常是一个多个变量系统,由于影响评价对象水平的因素往往较复杂,使得指标变量维数较高、相关性强,而这些指标在特定领域的评价中具有不同意义.文章从数据降维的视角研究了多元指标综合评价方法,采用主元分析法将多维度的指标变量转换到新的低维空间,对原始变量构建线性组合模型以综合分析评价对象的优劣情况,得到最终决策得分.这对样本中评价指标较多时的关键评价要素挖掘具有一定的启示.     

科技期刊质量综合评价的主成分分析法及其改进

应用主成分分析进行理工大学、工业综合类科技期刊质量综合评价,根据主成分累计贡献值确定主成分的有效维数和权重,消除由于指标间的相关性带来的偏差和人为确定指标权重引起的缺陷,使评价结果更客观、公正和准确。研究了评价指标数、期刊种类数等对评价结果的影响,从而确定了合理的评价指标,得到了可靠、有效的评价结果。在18个指标中,根据保留具有重要作用变量的原则,最终选定14个有效评价指标,并且对期刊质量都具有正向作用,其中引用刊教、学科扩散指标等5个指标最重要,而影响因子的重要性最低。     

上市公司运营实力的统计评价新方法

在上市公司运营实力评价的统计方法中,当前国内外流行的使用方法是层次分析法(AHP)和主成分分析法.前者的作法是对各评价指标进行两两比较构成判断矩阵,从而以矩阵最大特征值所对应的特征向量作为评价权重,其特点是完全建立在决策者偏好基础上,忽略了各评价指标间的客观相关性;后者则是以评价指标之间的相关性为基础,从中提取少数几个相互独立的综合变量,再以样本在综合变量上的评分作为评价依据,其特点是完全依赖于样本指标数据,不能反映决策者偏好.本文在吸收两者优点基础上,提出一种更切实际的作法--在因子分析基础上结合模糊评价法对上市公司运营实力进行综合评价.     

高校教学质量评价指标的确定

高校教学质量具有多维的内涵特征,需要用多个指标各有侧重地来描述。查阅与高校教学质量评价有关的教师素质、教学态度、内容、方法和效果等方面的文献,筛选出25个初始评价指标。在此基础上,选取部分高校学生就各指标重要性问题做问卷调查,获取数据存在一定的相关性,利用因子分析方法确定13个评价指标项目,简化了指标结构,又包含了教学质量的大部分信息,便于实际应用。     

基于因子分析的医院临床学科综合实力评价

为了全面、客观地评价医院各临床学科综合管理能力和水平,从而改进并推动各临床学科的进一步发展,往往要综合考虑众多管理指标即变量。多变量无疑为科学研究和评价提供了大量的信息,但在一定程度上也增加了分析问题的难度。所以可以利用因子分析法,根据相关性大小把变量分组,使得同组内变量之间相关性较高、不同变量之间相关性较低,每组变量代表一个基本结     

基于主成分分析的高校竞争力评价

目前我国高校竞争力评价的指标体系虽然众多,但是还没有一套权威统一的评价指标体系,文章在国内目前比较权威的广东管理科学研究院武书连先生的指标体系基础上引入美国、英国等国大学比较权威的评价指标,构建一套相对全面完整的更能适合目前的竞争环境的评价指标体系,并为了避免指标间的相关性影响评价结果,采用了主成分分析法,得出高校竞争力评价模型。     

基于熵AHP的经济发展评价

文章以副省级城市为例对构建的经济发展指标体系和评价方法进行实例分析.文章的创新与特色一是运用熵AHP确定指标权重,保证了评价结果的客观合理性.二是构建了包括经济总体发展、科技教育、人民生活水平、资源与环境、城乡差异的经济发展评价指标体系,解决了现有指标体系缺乏层次性和全面性的问题.三是使用指标数据的相关性分析和权重比较相结合的方法筛选指标.避免了反映信息的重复,提高了评价的效率.     

广义灰色面积关联评价模型及其在科技创新能力评价中的应用

无量纲化处理使得灰色关联评价模型中不同指标之间的计算与比较成为了可能,但同时也破坏了指标数据本身所蕴含的物理属性、数据特征与信息内涵。以时序数据之间的面积相关关系为基础,提出一种广义灰色面积关联评价模型,即计算同类指标的面积相关性,根据指标权重对各方案进行综合加权,并对评估方案进行排序比较;该模型规避了无量纲化处理可能导致的评价结果与实际情况相悖的现象,应用该模型评价长江经济带各省市科技创新能力,结果显示其评价结果的合理性优于经典的邓氏关联评价模型。     

基于灰色关联与Ward系统聚类的国民幸福评价

文章对2009年全国大部分省份的国民幸福感水平进行了实证分析。首先建立了国民幸福感评价指标集,并通过相关性对指标进行了约简;然后采用灰色关联分析对各省份的幸福感水平做了综合评价和排名;最后采用Ward系统聚类对各省份的幸福感水平进行了分类评价。实证结果得出了各省份在国民幸福感水平中所处的位置,以及各省份的比较优势和不足。     

运用多元统计分析综合评判江苏省经济效益

在考核和评价地区经济效益时,经济效益指标体系虽能全面反映经济效益水平,但由于各指标间具有比较复杂的相关性,我们难以直接用各指标值判断不同地区和同一地区不同时期的经济效益,这就使评价经济效益具有一定的困难.本文应用多元统计分析中的因子分析法,把各单项指标归纳作为一项综合指标对江苏省各地区经济效益进行综合评价和分析,并用聚类分析法根据经济效益的主要指标把江苏省各地区进行了等级划分.     

运用多元统计进行综合评价的一个思路

综合评价是统计方法体系中的一个重要分支，对于数值型多指标综合评价问题，如果各指标之间存在较高的相关性，采用多元统计方法进行综合评价可以取得较为良好的评价效果。但是研究表明，传统的主成分分析和因子分析两种方法单独运用于综合评价存在一定的问题，本文分析了两种方法在综合评价中的适用性，梳理出一个结合运用两种方法进行综合评价的思路（FA—PCA综合评价模型）。     

公司财务状况评价方法新探

公司财务指标中同类指标间相关性较强、不同类指标间相关性较弱、且不同类指标对总评分价值不同。根据这一特点 ,本文采用主观赋权法和客观赋权法相结合来对公司财务状况进行综合评价。评价分析的结果不是仅仅对所取样本进行排序 ,也不象某些主观评价法那样需要进行复杂繁琐的计算 ,而是运用统计知识得出一个简单易行的评分式和判别方法 ,从而便于使用者较容易的对某公司的财务状况进行判断。     

公司财务状况评价方法新探

公司财务指标中同类指标间相关性较强、不同类指标间相关性较弱、且不同类指标对总评分价值不同。根据这一特点 ,文章采用主观赋权法和客观赋权法相结合来对公司财务状况进行综合评价。评价分析的结果不是仅仅对所取样本进行排序 ,也不象某些主观评价法那样需要进行复杂繁琐的计算 ,而是运用统计知识得出一个简单易行的评分式和判别方法 ,从而便于使用者较容易的对某公司的财务状况进行判断。     

人力资本水平与经济发展相关性的实证研究

文章在教育水平、健康水平、技术创新水平三个方面选取了8个原始指标或生成指标组成了人力资本水平评价指标体系,在经济发展水平方面选取人均GDP作为评价指标,采用多元统计分析方法,以2005年我国31省市的人力资本水平及人均GDP状况为依据,通过因子分析找出影响人力资本水平的公共因子,利用因子得分建立回归模型,定量分析了人力资本水平与经济发展的相关性,指出人力资本能促进经济发展,并根据模型进一步提出了提高我国人力资本水平的措施。     

基于自相关过程的控制图的性能评价

文章以AR（2）过程为例,对控制图监测自相关过程失效的原因进行了探讨,以平均运行长度（ARL）为评价指标,通过仿真分析验证了自相关性对控制图性能的影响。