数据包络分析（DEA）是是由美国著名运筹学家 A.Charnes（查恩斯）、W.W.Cooper（库铂）、E.Rhodes（罗兹）于 1978 年首先提出，在相对效率评价概念基础上发展起来的一种非参数检验方法。此文章主要介绍如何在stata中进行DEA分析以及进行boostrap检验，用到的命令为tenonradial，teradialbc等。需要说明的是，尽管此命令的运算速度与矩阵的最大处理量要
1. 背景 在求解评价类问题时，构建合理的指标权重是得到一个合理结果的重要前提。 确定指标权重的方法大致可以分为两类：以层次分析法为代表的主观定权法，和熵权法、变异系数法等客观定权法。在评价类问题中比较常用的是客
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2024-04-05 22:36:43
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综合评价与决策方法01——理想解法顶！！！ 数学建模综合评价与决策方法01——理想解法前言一、理想解法1. 方法和原理2. TOPSIS法的算法步骤3. 示例 肝！！！前言 评价方法大体上可分为两类，其主要区别在确定权重的方法上。一类是主观赋权法，多数采取综合咨询评分确定权重，如综合指数法、模糊综合评判法、层次分析法、功效系数法等。另一类是客观赋权，根据各指标间相关关系或各指标值变异程度来确定权
简述 遗传算法(GA)是一种模拟生物进化自然选择过程的非确定性搜索方法，源于达尔文的进化论和孟德尔的遗传定律，由美国 Michigan 大学的 Holland教授在 20 世纪 70 年代首先提出。生物理论指出， 生物个体的各种生命表征是由许多基因共同决定的。同一种群的不同生物个体通常拥有不同的基因，因此对外在环境的适应能力也是不同的。 在自然选择的作用下，一部分环境适应能力较差的个体会死亡被淘
计算指标的定义和公式：1.测试用例执行的百分比：这个指标是用来获取测试用例的执行状态的百分比。 用例执行百分比=（执行的用力个数/总的用例个数） *100所以从上面的数据可得， 用例执行百分比=（ 65/100） *100=65%2.没执行用例的百分比：这个指标是用来获取待测试用例的执行状态的百分比。 未执行的测试用例的百分比=（未执行用例/总的用例个数） *100所以从上面的数据可得，
TOPSIS法统一指标类型标准化处理我们根据例子让大家更好的知道应该如何计算总结第一步：将原始矩阵正向化第二步：正向化矩阵标准化第三步：计算得分并归一化练习题模型的扩展代码运行的几个问题基于熵权法对TOPSIS模型的修正熵权法的步骤 TOPSIS法可翻译为逼近理想解排序法，国内常简称优劣解距离法，TOPSIS法是一种常用的综合评价方法，其能充分利用原始数据的信息，其结果能精确地反应各评价方案之间
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2024-11-01 21:14:17
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TOPSIS法统一指标类型标准化处理我们根据例子让大家更好的知道应该如何计算总结第一步：将原始矩阵正向化第二步：正向化矩阵标准化第三步：计算得分并归一化练习题模型的扩展代码运行的几个问题基于熵权法对TOPSIS模型的修正熵权法的步骤 TOPSIS法可翻译为逼近理想解排序法，国内常简称优劣解距离法，TOPSIS法是一种常用的综合评价方法，其能充分利用原始数据的信息，其结果能精确地反应各评价方案之间的
一、基本原理在信息论中，熵是对不确定性的一种度量。信息量越大，不确定性就越小，熵也就越小；信息量越小，不确定性越大，熵也越大。 根据熵的特性，可以通过计算熵值来判断一个事件的随机性及无序程度，也可以用熵值来判断某个指标的离散程度，指标的离散程度越大，该指标对综合评价的影响（权重）越大，其熵值越小。在信息论中，熵是对不确定性信息的一种度量。信息量越大，不确定性就越小，熵也就越小；信息量越小，不确定性
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2024-05-15 05:56:42
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写在前面：个人理解：针对存在多项指标，多个方案的方案评价分析方法，也就是根据已存在的一份数据，判断数据中各个方案的优劣。中心思想是首先确定各项指标的最优理想值(正理想值)和最劣理想值(负理想解)，所谓正理想值是一设想的最好值（方案），它的的各个属性值都达到各候选方案中最好的值，而负理想解是另一设想的最坏的值（方案），然后求出各个方案与正理想值和负理想值之间的加权欧氏距离，由此得出各方案与最优方案的
Topsis优劣解距离法用于求解 [样本 - 指标] 类型的数据，其行标签为样本序号，列标签为指标名称，将其 shape 记为 [sample, feature]原始的 Topsis 是默认所有指标的权重相等，如果有四个指标，则权重向量是 [0.25 0.25 0.25 0.25]本文将会讲解 熵权法、指标正向化、样本评分 的代码 (基于 numpy)熵权法熵权法的输入是 shape 为 [sam
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2023-08-31 13:39:52
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第一步：将原始矩阵正向化常见的四种指标有：指标名称指标特点例子极大型（效益型）越大（多）越好成绩、GDP增速、企业利润极小型（成本型）越小（少）越好费用、坏品率、污染程度中间型越接近某个值越好水质量评估时的PH值区间型落在某个区间最好体温、水中植物性营养物量所谓将原始矩阵正向化，就是要将所有的指标类型统一转化成极大型指标。极小型—>极大型 如果所有的元素均为正数，那么也可以使用中间型指标—&
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2024-10-21 06:37:42
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1. 什么是TOPSIS法❑ TOPSIS(Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution)方法是一种多属性决策方法，通过比较备选解与理想解之间的距离来确定最佳的排序顺序。正理想解是在每个属性上都达到最佳值的解，而负理想解则是在每个属性上都达到最差值的解。❑ 为了确定备选解与理想解的距离，首先计算每个备选解与理想解之间的
因此它们通常测的值较低。类似的也有遇到用OECF-20的图卡，测试灰阶，由于图卡两边的照度差异200lux左
主要解决多指标评价模型首先来看topsis，考虑一种类型数据首先正向化，比如都改成越大越好（如果越小越好？max - x；在某个区间内最好？中间型指标？)然后标准化，把原式数据改成0~1且和为1的数据当只有一种数据时：有了这个公式，就可以拓展到高维了但是这样有个问题，每种数据的占比可能不同，如何赋权？需要用到熵权法优化。熵权法是一种依靠数据本身来赋权的方法，通过引入“熵”的概念来进行步骤：（Yij
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2024-08-18 13:18:33
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最近在学习数学建模，在B站发现一个特别不错的课程，讲的很全面，常考的算法都有涉及到：清风数学建模本文将结合熵权法介绍TOPSIS法，并将淡化原理的推导，更侧重于具体应用。TOPSIS法概述TOPSIS法（优劣解距离法）是一种常用的综合评价方法，能充分利用原始数据的信息，其结果能精确地反映各评价方案之间的差距。同时TOPSIS法也可以结合熵权法使用确定各指标所占的权重。基本过程一、统一指标类型常见的
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2024-01-31 11:43:39
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Python：多指标权重确定方法—熵值法一、需准备的资料1.一份excel的数据表格，列为指标（评价指标），行为城市（研究对象,也可以是年份，）city GDP：亿元x.1 人口（万）x.2 城镇化率（%）x.3 从业人员（万）x.4 财政收入（亿元）x.5 固定资产投资（亿元）x.6 社会消费品零售总额（亿元）x.7 进出口总值（亿元）x.8 旅客吞吐量（万人次）x.9 货邮吞吐量（万吨）x.1
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2023-09-27 11:47:19
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TOPSIS算法英文全称Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution，翻译为逼近理想解排序法。使用层次分析法进行评价时，n不能很大，最多就15个，再多就没有随机一致性指标RI的值了。当评价的对象比较多的时候，我们可以利用数据信息进行评价。基本过程为先将原始数据矩阵统一指标类型（一般正向化处理）得到正向化的矩阵，再对正向
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2024-03-18 16:49:44
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层次分析法（AHP）步骤1.建立层次结构模型； 2.构造判断(成对比较)矩阵； 3.层次单排序及其一致性检验； 4.层次总排序及其一致性检验；建立层次结构模型将决策的目标、考虑的因素(决策准则)和决策对象按他们之间的相互关系分成最高层、中间层和最低层，绘制层次结构图。 最高层(目标层)：决策的目的、要解决的问题； 中间层(准则层或指标层)：考虑的因素、决策的准则； 最低层(方案层)：决策时的备选方
多指标客观赋权重及熵权法的python实现背景熵权法理论背景及实现步骤结果预览完整代码熵权法优缺点引入专家权重背景手里有一张数据表，里面涵盖了上海市115个板块的交通，商业，教育，医疗，景观周游和生活娱乐共6个指标的得分，现在要根据这些指标给各板块的综合评分，某同事调侃按照高考成绩，把各指标数据加起来求一个总和当作综合得分得了。后来有同事提出用熵权法
原创
2022-04-11 10:12:55
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指标客观赋权重，熵权法python实现，优缺点
原创
2021-06-04 14:25:32
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