基于区间数判断矩阵的模糊信息安全风险评估模型

文章针对资产、脆弱性和威胁间的多对多映射,以及信息安全风险数据难以获取,不确定性较多的特点,提出了一种基于区间数判断矩阵的模糊信息安全风险评估模型.首先针对资产、脆弱性、威胁之间多对多的复杂映射关系,构建基于资产的"威胁-脆弱性-安全事件"矩阵识别模型;在此基础上建立信息安全风险评估的综合指标体系,用区间数判断矩阵确定风险指标权重,用模糊综合评判法对其指标进行定量评价,从而增强了决策柔性,完善了现有的风险评估方法;最后结合实例分析了该模型的有效性.     

区间数互补判断矩阵的一致性及排序方法

文章研究区间数互补判断矩阵的一致性和权重求解新方法.首先给出了区间数互补判断矩阵一致性的两种形式的定义,并且证明了两种定义的等价性;之后给出判别区间数互补判断矩阵是否具有一致性的简洁方法;针对不同判别结果,建立了不同的优化模型求解其排序向量;最后用算例验证了方法的有效性和适用性。     

工业企业经济效益综合评价的一个有效方法：模糊综合评判法

所谓模糊综合评判法,简单地说,就是运用模糊数学和模糊统计方法,通过对影响某事物的各个因素的综合考虑,对该事物的优劣作出科学的评价。这种方法的最大优点就是不但能处理现象的模糊性,综合各个因素对总体的影响作用,而且能用数字来反映人的经验。因此,凡是涉及到多因素的综合判断问题,都可以用模糊综合评判法来解决。工业企业经济效益的综合评价是一个比较典型的涉及到多因素的综合判断问题,而各个因素的影响程度又往往是由人们的主观判断确定的。并且这种评价还存在着结论的模糊性。如企业经济效益好与差的评价,往往是不能用一个具体的点值来表现,     

基于广义区间值模糊软集的群决策方法

文章给出了广义区间值模糊软集的矩阵形式,基于区间值模糊数的算术加权平均算子,研究了广义区间值模糊软矩阵序列的算术加权平均算子.然后,给出了区间值模糊数的得分函数表达式,进而定义了广义区间值模糊软矩阵的得分矩阵.利用广义区间值模糊软集的标准化得分矩阵定义了它的加权比较矩阵.最后,基于以上几种矩阵,给出了具体的广义区间值模糊软集环境下的群决策算法,并且通过实例验证了算法的可行性.     

区间数异形偏好信息的群决策方法

为了满足群决策的实际需求,如何统一具有不同形式的区间数偏好信息是一个重要的研究课题.文章研究了基于不同类型区间数偏好信息之闻的转换关系,将几种常见的偏好信息一致化处理,构建一般形式化区间数判断矩阵的排序方法,并对其决策结果进行排序.最后给出了一个算例分析.     

搜索引擎企业知识产权管理的绩效评价

通过对企业知识产权管理绩效评价中所涉及影响因素的复杂性与模糊性分析,构建了企业知识产权管理指标体系,运用模糊评判矩阵方法设计了指标评价的权重及评估模型,并对新模型进行了定量分析.在科学设置评价指标体系基础上,对于Google、Baidu、Yahoo、Live、Sogou、Soso、Xinhua and Youdao等搜索引擎企业的知识产权管理绩效进行了测评,评判矩阵通过了一致性检验,结果证实Google企业的知识产权优势已经转化为市场竞争优势.     

提高可拓层次法可拓区间数判断精度的方法

文章针对目前可拓层次法的可拓区间数判断精度问题,提出了一种统计融合算法.首先定义了一种用于衡量专家之间相互支持程度的置信距离融合度,并在此基础上构造置信距离矩阵和支持矩阵,然后利用最大特征值对应的特征向量求取综合支持程度以剔除含有较大误差的专家评判可拓区间数.最后给出了实例应用,应用表明所提出的方法可以有效地提高可拓区间数的判断精度.     

权重为区间数的多属性决策的集对分析法

文章针对属性权重为区间数且属性值确定的多属性决策问题,提出了集对分析的决策方法。该方法将属性权重为区间数且属性值确定的多属性决策问题转化为属性取值为区间数的多属性决策问题,然后依据集对分析理论把论域三划分的思想,把区间评价值转化成联系数的形式,进而得到每个方案的综合联系数,计算出每个方案的集对势,即可得到所有方案的排序结果。最后给出了一个数值例子,结果表明方法简单,有效和易于计算。     

考虑空间因素的AHP判断矩阵构造及应用

包含空间因素的综合评价问题屡见不鲜,然而传统层次分析法(AHP)却忽视了评价对象的空间特征,因此探究将空间因素加入判断矩阵以建立适用于空间数据结构的空间AHP方法。首先,以评价对象的空间特征为切入点,从空间相关、空间关联、空间耦合、空间投影和空间转移五个方面构建空间特征度量矩阵;其次,将空间特征度量矩阵融入判断矩阵并给出空间AHP赋权方法的基本思路,与传统AHP方法相比,空间AHP综合评价结果同时关注本地区及周边地区的发展状况;最后,实例分析部分通过变换空间权重矩阵、空间距离阈值和空间划分方式,以分析空间AHP区别于传统AHP的独特性质——空间依赖性、距离衰变性和空间异质性。研究结果表明：空间AHP不仅继承传统AHP的客观性和实用性,又将本地区与周边地区的发展水平建立联系;五种赋权类型中,Scor-AHP、Stra-AHP和Slin-AHP的适用范围更广,并且Scor-AHP和Stra-AHP的赋权结果对数据处理表现出强稳健性;空间依赖性、距离衰变性和空间异质性会对空间AHP综合评价结果产生影响,空间权重矩阵的选择应该以问题为导向,精准设定距离阈值是有效使用空间AHP方法的前提,适当的...     

判断矩阵信息下基于模糊参数模糊软集的群决策方法

针对指标集之间有差异的群决策问题,文章提出一种在判断矩阵信息下基于模糊参数模糊软集理论的群决策方法.具体步骤为:首先,根据各决策者给出的判断矩阵信息及序关系分析法得到方案的评价值,并利用模糊软集的且运算将评价值进行融合;其次,构建模糊参数模糊软集;最后,通过模糊参数模糊软聚合算子的计算结果找出最优方案.     

A statistical testing framework for evaluating the quality of measurement processes

In this paper we address the evaluation of measurement process quality. We mainly focus on the evaluation procedure, as far as it is based on the numerical outcomes for the measurement of a single physical quantity. We challenge the approach where the ‘exact’ value of the observed quantity is compared with the error interval obtained from the measurements under test and we propose a procedure where reference measurements are used as ‘gold standard’. To this purpose, we designed a specific t-test procedure, explained here. We also describe and discuss a numerical simulation experiment demonstrating the behaviour of our procedure.     

基于联系数贴近度的区间型组合预测模型及其有效性

利用区间数和二元联系数的相互转化关系,把区间数组合预测问题转换成二元联系数组合预测问题。在联系数贴近度的最优准则下,建立基于联系数贴近度的区间型组合预测模型,分析了该模型的有效性理论,包括:基于联系数贴近度的区间型组合预测模型是非劣性组合预测、优性组合预测的充分条件定理,基于联系数贴近度的区间型组合预测模型的冗余预测方法的存在性和冗余方法的判定定理。对某省社会保障水平适度区间值进行组合预测的实证分析,结果显示所建立的模型能有效提高预测的精度。     

基于证据理论的综合评价定性指标测度优化研究

综合评价定性指标测度以评价者偏好为重要依据。围绕群体综合评价定性指标测度中,个体评价者偏好测度不充分与实践指导性不足以及群体偏好集成的个体权重难以确定等问题,提出一种基于证据理论的定性指标测度优化方法。首先,构建基于证据理论的偏好信息分布测度思路,利用以有效子集为基础的半可加离散分布,统一测度评价者各类型偏好选择及其信度。其次,利用迭代方法从重要性和可靠性两个方面,求解基于主客观信息的个体权重,并提出一种相适应的群体分布偏好集成方法。上述方法通过提高个体偏好信息测度与集成的充分性及实践指导性,实现优化综合评价定性指标测度的目标。最后,通过实例验证方法的有效性。     

基于AHP-DEA的传媒业上市公司财务绩效评价研究

在系统分析传媒业上市公司财务目标的基础上,运用层次分析法对大量的传媒业上市公司财务绩效评价指标进行筛选,构建评价指标体系。运用数据包络分析方法构建了上市公司财务绩效综合评价模型,通过对34家上市公司财务数据分析,得出了财务绩效综合排序、规模收益状况,验证了模型的有效性。     

Exact Non-Parametric Confidence, Prediction and Tolerance Intervals with Progressive Type-II Censoring

Abstract.  This article extends recent results [Scand. J. Statist. 28 (2001) 699] about exact non-parametric inferences based on order statistics with progressive type-II censoring. The extension lies in that non-parametric inferences are now covered where the dependence between involved order statistics cannot be circumvented. These inferences include: (a) tolerance intervals containing at least a specified proportion of the parent distribution, (b) prediction intervals containing at least a specified number of observations in a future sample, and (c) outer and/or inner confidence intervals for a quantile interval of the parent distribution. The inferences are valid for any parent distribution with continuous distribution function. The key result shows how the probability of an event involving k dependent order statistics that are observable/uncensored with progressive type-II censoring can be represented as a mixture with known weights of corresponding probabilities involving k dependent ordinary order statistics. Further applications/developments concerning exact Kolmogorov-type confidence regions are indicated.     

Interval estimation for the breakpoint in segmented regression: a smoothed score‐based approach

This paper is concerned with interval estimation for the breakpoint parameter in segmented regression. We present score‐type confidence intervals derived from the score statistic itself and from the recently proposed gradient statistic. Due to lack of regularity conditions of the score, non‐smoothness and non‐monotonicity, naive application of the score‐based statistics is unfeasible and we propose to exploit the smoothed score obtained via induced smoothing. We compare our proposals with the traditional methods based on the Wald and the likelihood ratio statistics via simulations and an analysis of a real dataset: results show that the smoothed score‐like statistics perform in practice somewhat better than competitors, even when the model is not correctly specified.     

一种基于函数型数据的综合评价方法研究

 在经济管理与决策中, 经常遇到大量的函数型数据。当指标为函数型数据时，提出了一种基于函数型数据的综合评价方法，而综合评价的核心是评价指标在不同时刻的权重系数的确定。针对由函数型数据表支持的综合评价问题的特殊性，提出了一种新的确定权重系数的“全局”拉开档次法，利用Matlab编程，使得该方法具有可操作性，并给出一个实际例子。最后将该方法与传统方法进行比较，得出本文所提方法的优势。     

关于AHP统计构权方法的几点看法

在多指标统计综合评价中,权数是影响评价结论的一个重要因素。不同的权数体系有可能导致不同的评价结论。最近几年来,人们指出了不少构造统计权数的方法。其中行之有效的构权方法当首推AHP构权法与DELPHI构权法。本文拟就AHP构权法谈几点自己的看法。     

Classical and Bayesian estimation of stress-strength reliability in type II censored Pareto distributions

ABSTRACT

In this paper, the stress-strength reliability, R, is estimated in type II censored samples from Pareto distributions. The classical inference includes obtaining the maximum likelihood estimator, an exact confidence interval, and the confidence intervals based on Wald and signed log-likelihood ratio statistics. Bayesian inference includes obtaining Bayes estimator, equi-tailed credible interval, and highest posterior density (HPD) interval given both informative and non-informative prior distributions. Bayes estimator of R is obtained using four methods: Lindley's approximation, Tierney-Kadane method, Monte Carlo integration, and MCMC. Also, we compare the proposed methods by simulation study and provide a real example to illustrate them.     

A generalized score confidence interval for a binomial proportion

Constructing a confidence interval for a binomial proportion is one of the most basic problems in statistics. The score interval as well as the Wilson interval with some modified forms have been broadly investigated and suggested by many statisticians. In this paper, a generalized score interval CI_G(a) is proposed by replacing the coefficient 1/4 in the score interval with parameter a. Based on analyzing and comparing various confidence intervals, we recommend the generalized score interval CI_G(0.3) for the nominal confidence levels 0.90, 0.95 and 0.99, which improves the spike phenomenon of the score interval and behaves better and computes more easily than most of other approximate intervals such as the Agresti-Coull interval and the Jeffreys interval to estimate a binomial proportion.