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[期刊] 统计与决策
[作者]
汪远征 徐雅静
本文首先介绍利用变量聚类过程VARCLUS构造的类变量综合得分的方法,然后通过一个具体实例说明类变量综合得分在多指标(变量)系统的排序评估问题中的应用。
关键词:
聚类分析 变量聚类 综合得分 排序
[期刊] 统计与决策
[作者]
赵骅 朱莉华 刘丹
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
郑兵云
多指标面板数据的多元统计分析在国内研究中尚属空白.本文分析了面板数据的数据格式和数字特征,根据聚类分析原理,重新构造了多指标面板数据的距离函数和离差平方和函数,在此基础上,说明了多指标面板数据的聚类分析过程.最后对我国各地区工业企业生产效率进行了聚类实证分析,显示了良好的效果。
关键词:
多指标 面板数据 聚类分析 生产效率
[期刊] 经济师
[作者]
赵珩君 何胜
受噪声数据的影响,在行为分析中采用单一指标进行聚类分析导致细分有效性偏低,文章提出的基于偶极子优化了聚类算法中的外准则,并在此基础上根据外补充原理,建立了多准则聚类算法。仿真实验表明文章提出的基于偶极子的多准则聚类算法以及所定义的多准则体系是合理的。该算法克服了传统聚类算法中的对噪声数据敏感的问题,并在一定程度上解决了聚类算法的有效性问题。
关键词:
多准则聚类 偶极子 行为分析
[期刊] 当代经济科学
[作者]
萧筱南
企业活力评判决策中的多指标优选Fuzzy聚类分析萧筱南一、问题的提出所谓企业活力,是指企业从事生产、经营活动的能力。在当前竞争相当激烈的信息社会中,如何对企业活力进行科学的综合评判,找出企业活与不活的原因,这是关系到企业生死存亡的重大问题。为此,必须...
[期刊] 技术经济
[作者]
王殿海 陆晓芳 杜丽华
[期刊] 情报杂志
[作者]
方菁 郭继荣
[目的/意义]外交新闻的跨文化阐释、跨语言表达是构建中国特色大国外交话语权,搜集、分析、处理并传递外交情报的关键环节。口语和书面语的英语外交新闻在计量文体特征上呈现出差异化特征,如何有效辨别这些差异并探究其原因和影响具有重要的理论和现实意义。[方法/过程]使用聚类方法、统计检验等量化研究方法和文献分析、逻辑推理、个案分析等质性方法相结合的混合研究法,分类、鉴别、检验两种外交新闻语料具有显著性差异的计量文体特征,并论证其现实应用价值。[结果/结论]系统聚类能够有效鉴别口语和书面语英语外交新闻的计量文体特征存
[期刊] 技术经济
[作者]
陆影 任庆娟
建立了连锁店选址评价指标体系,并运用模糊多指标评价方法,从人口因素、竞争态势、交通情况、商业环境和场地条件5个方面对连锁店选址进行综合评价,为连锁店选址提供了简便可行的决策方法。最后,举例展示了模糊多指标评价方法在连锁店选址中的应用。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李焕荣 苏敷胜
鉴于人力资源管理效能评价过程中存在许多非线性的关系,文章将基于一类分类的聚类方法应用于评价企业人力资源管理效能的过程中,为研究人力资源管理效能评价问题提供新思路和新方法,为企业有效评价其人力资源管理的有效性提供新的理论指导。
关键词:
一类分类方法 人力资源管理 聚类 效能
[期刊] 统计与决策
[作者]
汤良 刘航
针对指标值为实数型Vague数、权重未知的多指标综合评价问题,文章提出了一种基于Vague集的能识别个体优势的多指标交叉评价方法。基于理想点的思想,建立数学规划模型,求出反映优势结构的每个个体的权重向量;基于DEA交叉评价的思想,求出每个个体的交叉评价值并进行排序;最后给了一个应用实例,验证了该方法的科学性和有效性。
关键词:
Vague集 多指标 交叉评价
[期刊] 统计与决策
[作者]
党耀国 侯荻青
多指标面板数据能够较全面的提供研究对象的信息和数据特征,但复杂的数据结构也给其聚类分析带来了一定的困难。针对这一问题,文章提出了基于特征提取的多指标面板数据聚类方法,该方法将能够表征面板数据动态变化的"绝对量"特征、"波动"特征、"偏度"特征、"峰度"特征及"趋势"特征引入动态聚类算法中,可以避免以往采用欧式距离进行聚类的局限性,还可以处理带有缺失数据的面板数据,同时大大提高了聚类效率,并最大限度地保证时间维度信息不受损失。利用该方法分析了2001至2013年我国不同省份道路交通事故的不平衡状况,通过实证分析表明该方法能够解决多指标面板数据聚类的问题。
关键词:
面板数据 特征提取 动态聚类 交通事故
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
任娟
针对多指标面板数据的样品分类和历史时期划分问题,从多元统计分析理论角度提出一个多指标面板数据的融合聚类分析方法。该方法改进了多指标面板数据的因子分析和系统聚类方法,依据Fisher有序聚类理论,构造了Frobenius范数形式的离差平方和函数,提出了多指标面板数据的有序聚类方法。实证结果表明,该方法能够满足系统分析的统一性要求,保证指标之间的不相关;能够克服时间维度上均值处理造成的偏误,信息损失较少;能够解决面板数据有序聚类的问题;弥补了单一分析的片面性和局限性。
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