多属性决策的时间序列数据转换方法

关于多属性决策方法在项目投资方面的应用,目前大多数的研究都停留在讨论如何在不同的项目中评选出最优项目,而对于同一项目的最优投资时间问题,考虑得比较少。项目投资后的经营状况通常是按照年度测算,而且,所投资的项目通常要延续若干年,     

基于关键词检查属性指标的方法研究

统计数据中属性指标的质量控制是一个非常棘手的问题,也鲜有这方面的研究.本文通过总结多年的统计工作经验,并借鉴人工智能领域中语义识别技术,提出了一套基于关键词检查属性指标合理性的方法.该方法不仅有效地控制了属性指标的质量,也大大提高了数据审核的效率.     

固定资产投资的时间指标分析

固定资产投资有一个较长的时间过程。对单个项目的考察必须在整个工期中进行。某一时刻的行为或统计指标只能提供极少的信息,而对固定资产投资中的一些时间指标进行统计和分析,将能提供若干有用的信息。这些信息可以反映固定资产投资过程中的性质、特征和经济效果。目前,公开发行的统计资料中,没有直接提供这方面的指标,可以间接计算出国民经济的一些子部门的投资时间指标。在理论上,可以从固定资产投资统计的文献中,找到     

透析作业管理中的时间指标

作业管理评价作业(和过程)的执行情况及其业绩,除采用效率、质量、成本指标之外,还需设置诸多时间指标.     

基于时间竞争的业绩评价指标

新的竞争重点和竞争战略使得将时间作为重要的业绩评价指标进行管理。本文首先分析了原有以成本为基础的传统业绩评价体系在时间的竞争条件下所表现出来的不适应性,讨论了时间作为业绩评价工具所具有的管理优势,然后对构建以时间为核心业绩评价体系的必要性和可行性进行了探讨。     

时间权重为区间值的时序多属性决策

本文针对一类时间权重为区间值的时序多属性决策问题,给出了时间权重取区间值的时序条件下多属性决策的正理想方案和负理想方案,并用线性规划方法给出了这种条件下该问题的灰色关联分析(Grey Relational Analysis)法,还以实例说明了该方法的合理性.     

停-走属性抽样方案统计特性指标的探讨

CPA审计抽样中属性抽样的理论基础是计数标准型一次抽样方案,文章利用概率统计的理论知识,结合CPA属性抽样中停-走抽样的理论基础及原型,推导出评价停-走抽样方案统计特性的两个指标:OC函数(接收概率函数),ASN(平均样本量)的计算公式。     

时间数列平均分析指标的三个等级

目前,在各种统计学原理教材中,一般都将发展水平、平均发展水平、增长量、平均增长量、发展速度、平均发展速度、增长速度、平均增长速度并列时间数列的人大分析指标。但却没有说明这些指标可以在何时何地何种情况下如何使用。这容易使读者产生一个错误的印象,即对一般的时间数列,都可以计算所有这些指标,或者任意选择一些指标进行计算,并以计算结果为基础进行相应的分析和说明。这种错误的认识在基层、中层的统计人员中普遍存在,从而影响到他们日常所进行的统计分析。基于这种错误认识,对于时间数列分析指标的误用随处可见,甚至于…     

论统计指标的时间性质及其序时平均

文章指出了国内最流行的１０本大学教科书中共同存在的关于统计指标时间性质上的４点错误认识，给出了统计指标时间性质的科学表述。最后，重新定义了时间数列的构成要素，重新划分了时间数列的类型，重新构造了序时平均数的计算公式体系     

时间序列分析应当重视对价值指标的缩减

在日常经济生活中，当人们从时间角度分析客观现象时，都不可避免地要用到时间序列分析方法。然而，对于有关由价值指标构成的时间序列，在计算一些诸如速度指标时，除了官方统计部门在正式出版物中明确表示是在剔除了物价因素后用可比价格计算的外，无论是一些著名的经济学家，或是普通的人们都普遍忽视一个十分重要的问题，即时间序列分析应当对价值指标进行缩减。甚至在高等统计教育的课堂上或教科书中，也很少涉及到此类内容。由此而带来的直接危害就是，人们在利用时间序列方面指标来认识客观现象及其发展规律时会产生这样或那样的错觉…     

国民经济核算的主体原则——兼论GDP与GNP指标的属性

一、主体原则的传统理解 经济活动及经济活动主体,在国民经济核算中分别被称为交易与交易者。任何一项经济活动都是由特定的交易者在一定的地域范围内完成的。交易的成果或以地域为统计主体,或以国民(一国或一地的常住居民)为统计主体,过去一般讲的主体原则即以地域为统计主体的地域原则或国土原则和以国民为统计主体的国民原则。以产值为例,过去或以地域为主体来统计,称之为“国内产值”,或以国民为主体来统计,称之为“国民产值”。即:     

属性权重未知的混合型多属性决策方法

本文针对属性权重信息完全未知且属性值有实数、区间数和模糊数的混合型多属性决策问题,提出一种新的决策方法,根据已有数据,按照偏差函数建立模型计算出各指标权重;在此基础上,求出各方案与理想方案间的灰色关联度来求解权重未知的混合型多属性决策问题,从而推广了关联度的应用范围,同时为权重未知的混合多属性决策问题提供了新的方法。     

对属性有偏好的多属性决策方法

多属性决策是决策理论与方法研究的重要内容,现已被广泛应用于社会科学、经济科学、管理科学、军事科学等。然而,属性权重完全未知会引起决策方案选优的不确定性,仅凭已有的客观信息     

基于改进Gini-Simpson指数的指标及权重均为混合属性的广义灰靶决策方法

提出了一种新的以改进的Gini-Simpson指数为决策依据的指标及权重均为混合属性值的广义灰靶决策方法。该方法构造权重函数将不确定性混合指标权重确定化,并以改进的综合加权Gini-Simpson指数作为方案决策的依据。首先将各方案的混合属性指标值转化为二元联系数,并分解为确定项和不确定项以组成(确定,不确定)二元组数;其次,分别获得各属性下靶心指标的(确定,不确定)二元组数;然后,构造权重函数将不确定性权重确定化,继而求得各方案的综合加权Gini-Simpson指数;最后以综合加权的Gini-Simpson指数为依据对各方案进行决策,以其值越小方案越优。案例分析的结果验证了该法的可行性。     

属性权重信息不完全的区间多属性TOPSIS法

本文提出的方法是针对属性权重信息不完全的区间多属性问题的,文章提出了一种修正了的TOPSIS法。方法充分利用了决策者给出的权重信息,通过单目标线性规划确定各方案的正理想点和负理想点,给出了一种确定权重的方法,进而计算每个方案到理想点的接近度,最后得出方案的排序,文章最后把该法应用于解决风险投资领域的项目评估中。     

多属性决策中一种属性权重的确定方法

对于模糊多属性决策问题,本文通过a-截集技术将梯形模糊数的属性值转化为区间数属性值,运用区间数的相离度构造度量方案属性值差异的函数。然后,依据属性值差异最大化的手段确定属性权重,并基于可能度矩阵排序给出一个对所有方案进行优劣排序的方法。     

部分属性权重信息下的多属性群决策问题探讨

模糊多属性群决策(FMAGDM)是多属性决策、群决策和模糊决策相交叉的研究领域.研究此类问题一般需要决策者提供各属性权重信息、各决策者的权重信息和效用信息,决策群体集结各信息形成群体偏爱,最后对供选方案进行优劣排序.但由于方案各属性概念抽象、决策者自身的认知局限性及决策背景的复杂性,常会出现决策时对多属性群决策问题的属性权重难以完全确定和量化,因此部分属性权重信息下多属性群决策问题的研究已日益得到重视.目前此类问题的研究工作尚不多见.     

基于粗糙集的多属性决策分析

文章针对多属性决策问题中多个决策者对同一类对象决策结果不一致的问题,通过对多属性群决策问题的描述,提出将不同决策者的不一致决策对象进行合并分析,得到更加直观明确的规则.并对规则集进行构成分析,从而解释决策者之间的冲突所在.     

基于属性约简的决策树构建

决策树是典型的分类方法.利用粗糙集的可辨识矩阵进行属性约简,去掉冗余属性,阈得到决策表的核属性.在构建决策树时,使用简化的决策表,从核属性集中选择当前节点,从而减少计算量,得到相对简洁的分类规则.