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综合评价基础方法及应用


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综合评价基础方法及应用
  • 书号:9787030549662
    作者:张发明
  • 外文书名:
  • 装帧:平装
    开本:16
  • 页数:
    字数:220000
    语种:zh-Hans
  • 出版社:科学出版社
    出版时间:2018-01-01
  • 所属分类:
  • 定价: ¥68.00元
    售价: ¥47.60元
  • 图书介质:
    纸质书

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综合评价作为管理科学与工程领域中的重要分支,已经形成了比较成熟的理论与方法体系。本书拟采用运筹学、统计学、数值计算、软件工程等领域的有关方法与工具对综合评价基础方法及应用进行较全面的介绍。综合来看,本书主要内容集中在七个方面:①综合评价基本概念和方法的简要介绍;②评价指标体系的构建;③指标权重的确定;④数据的获取与处理;⑤评价信息的融合;⑥评价结果的运算;⑦综合评价的实践应用。本书使用基本的数学方法和原理,较为全面、准确地给读者呈现出综合评价系统的整体流程,目的是让初学者对综合评价基础方法有一个比较全面的了解和掌握。
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    第1章 绪论 1
    1.1 综合评价 1
    1.2 目前常见的综合评价方法 2
    1.3 如何阅读本书 4
    本章小结 4
    参考文献 4
    第2章 指标体系构建及预处理方法 7
    2.1 指标体系的构建原则 7
    2.2 常用指标一致化方法及特点 8
    2.2.1 正向型指标 8
    2.2.2 逆向型指标 8
    2.2.3 居中型指标 8
    2.2.4 区间型指标 8
    2.3 常用线性无量纲化方法及特点 10
    2.3.1 标准化处理法 10
    2.3.2 极值处理法 11
    2.3.3 线性比例法 11
    2.3.4 归一化处理法 11
    2.3.5 向量规范法 11
    2.3.6 功效系数法 11
    2.4 线性无量纲化方法的理想性质 17
    2.4.1 单调性 18
    2.4.2 差异比不变性 18
    2.4.3 平移无关性 18
    2.4.4 缩放无关性 18
    2.4.5 区间稳定性 18
    2.4.6 总量恒定性 18
    本章小结 20
    课后思考题 21
    参考文献 22
    第3章 指标权重确定方法 23
    3.1 指标赋权类型 23
    3.2 主观赋权法 24
    3.2.1 层次分析法 24
    3.2.2 序关系分析法 29
    3.3 客观赋权法 31
    3.3.1 突出整体差异的赋权法 31
    3.3.2 突出局部差异的赋权法 36
    本章小结 39
    课后思考题 39
    参考文献 41
    第4章 信息集结方法 42
    4.1 信息集结方法概述 42
    4.1.1 信息集结方法分类 42
    4.1.2 信息集结方法选择原则 43
    4.2 线性加权与非线性加权综合法 43
    4.2.1 线性加权综合法 43
    4.2.2 非线性加权综合法 45
    4.3 理想点法和VIKOR法 46
    4.3.1 理想点法 46
    4.3.2 VIKOR方法 48
    4.4 考虑指标位置的集结算子 50
    4.4.1 有序加权平均(OWA)算子 50
    4.4.2 有序加权几何平均(OWGA)算子 51
    4.4.3 诱导有序加权平均(IOWA)算子 52
    4.4.4 诱导有序加权几何平均(IOWGA)算子 53
    4.5 考虑指标分布的集结算子 53
    4.5.1 密度算子 53
    4.5.2 二维密度算子 55
    本章小结 56
    课后思考题 57
    参考文献 59
    第5章 模糊综合评价方法 60
    5.1 模糊数学简介 60
    5.2 模糊数学基础 61
    5.2.1 模糊集合的基本概念 61
    5.2.2 模糊子集的表示 62
    5.2.3 模糊集合的运算 63
    5.2.4 模糊集合的性质 63
    5.2.5 模糊关系 64
    5.2.6 模糊矩阵 65
    5.2.7 模糊关系F合成 66
    5.3 模糊综合评价 66
    5.3.1 模糊综合评价模型 66
    5.3.2 模糊综合评价模型算子 68
    5.4 模糊综合评价模型应用 68
    5.5 多层次综合评判模型及应用 70
    本章小结 75
    课后思考题 76
    参考文献 77
    第6章 灰色关联评价方法 78
    6.1 灰色关联分析模型 78
    6.2 灰色绝对关联 80
    6.2.1 灰色绝对关联度 80
    6.2.2 灰色绝对关联度的性质 81
    6.3 灰色关联聚类 82
    本章小结 84
    课后思考题 85
    参考文献 85
    第7章 数据包络分析方法 86
    7.1 DEA基本模型——CCR模型 86
    7.2 Malmquist指数 88
    7.3 DEA交叉效率 92
    本章小结 98
    课后思考题 98
    参考文献 100
    第8章 群体综合评价方法 101
    8.1 兼顾差异性与一致性的大规模群体评价方法 101
    8.1.1 基于方案间最大差异的评价方法 101
    8.1.2 基于结论稳定的意见类划分方法 102
    8.1.3 群体一致类意见的集结 103
    8.2 多阶段交互式群体评价方法 105
    8.2.1 交互过程描述及交互影响系数的确定 105
    8.2.2 第t轮评价信息的交互集结 106
    8.2.3 确定群体意见的整体一致性和稳定性 106
    8.2.4 确定交互终止条件 107
    8.2.5 集结最终的评价结果 107
    8.3 主客方交互式群体评价方法 110
    8.3.1 主客方交互式评价过程描述 110
    8.3.2 单轮评价结果的呈现方式 111
    8.3.3 交互终止条件 113
    8.3.4 集结最终的评价结果 114
    本章小结 117
    课后思考题 117
    参考文献 119
    第9章 动态综合评价方法 120
    9.1 问题描述 120
    9.2 基于双重激励的动态综合评价方法 121
    9.3 基于最小方差的动态综合评价方法 124
    9.3.1 TOWA算子和TOWGA算子 124
    9.3.2 指标维和时间维集结顺序 125
    9.3.3 时间权重向量的确定 126
    本章小结 128
    课后思考题 129
    参考文献 129
    附录 130
    附录1 例9.2.1中部六省数据(表2) 130
    附录2 详细代码 131
    第10章 多种评价方法的综合应用 133
    10.1 基于TOPSIS的灰色关联分析法 133
    10.1.1 TOPSIS和灰色关联分析法 133
    10.1.2 基于TOPSIS的灰色关联综合评价模型 134
    10.2 基于AHP的模糊综合评价方法 138
    10.2.1 AHP和模糊综合评价法 138
    10.2.2 基于AHP的模糊综合评价模型 139
    本章小结 142
    课后思考题 142
    参考文献 144
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