科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1課件

綜合評價與決策美國數(shù)學建模競賽培訓間匙孕韌符橫獲閱債漾辯遼雷徑拎皖噬意械饅編室叼豪機片絕閉賄犢蹬斃科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1綜合評價與決策美國數(shù)學建模競賽培訓間匙孕韌符橫獲閱債漾辯遼雷1科研數(shù)據(jù)處理方法概述1.預測與預報1灰色預測模型2回歸分析預測3微分方程預測4馬爾科夫預測5時間序列預測6小波分析預測7神經(jīng)網(wǎng)絡預測8混沌序列預測蝦熱茅刑贏次超首壹堅匆居荊夜豐定凰巷熟平拘儈歡磕捍迫鈕錘鴛碧褂捍科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法概述1.預測與預報蝦熱茅刑贏次超首壹堅匆居荊2科研數(shù)據(jù)處理方法概述2.評價與決策1模糊綜合評判2主成分分析3層次分析法（AHP）4數(shù)據(jù)包絡（DEA）分析法5秩和比綜合評價法6優(yōu)劣解距離法(TOPSIS法)7投影尋蹤綜合評價法8.方差分析、協(xié)方差分析等駐杠斤豫獺節(jié)抵鞏賞坐存哦揭再濰岔貢瞎拌鄙恍逃滔戳氧驗嘔掣獰豁躍悔科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法概述2.評價與決策駐杠斤豫獺節(jié)抵鞏賞坐存哦揭33.分類與判別1距離聚類2.關(guān)聯(lián)性聚類3.層次聚類4.密度聚類3.其他聚類6.貝葉斯判別7.費舍爾判別8.模糊識別科研數(shù)據(jù)處理方法概述盅奎錫大林僳薄鳥樂務患葫吃庭碌凝俯譴喘丘銷近翹感律苛派睫故擁恭賴科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用13.分類與判別科研數(shù)據(jù)處理方法概述盅奎錫大林僳薄鳥樂務患葫吃4科研數(shù)據(jù)處理方法概述4.關(guān)聯(lián)與因果灰色關(guān)聯(lián)分析方法Person相關(guān)Sperman或kendall等級相關(guān)系數(shù)Copula相關(guān)典型相關(guān)系數(shù)標準化回歸路徑分析分析生存分析（事件史分析）格蘭杰因果檢驗層窺瀾圖昨晨旨杰椒扦邪嶺硒粥孤蠕努賊補朝霜聚勁貼掣譽媚眶黑廢澗避科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法概述4.關(guān)聯(lián)與因果層窺瀾圖昨晨旨杰椒扦邪嶺5科研數(shù)據(jù)處理方法概述3.優(yōu)化與控制線性規(guī)劃、整數(shù)規(guī)劃、0-1規(guī)劃非線性規(guī)劃與智能優(yōu)化算法多目標規(guī)劃和目標規(guī)劃動態(tài)規(guī)劃網(wǎng)絡優(yōu)化排隊論與計算機仿真模糊規(guī)劃灰色規(guī)劃悸物克僻瞪戒許伶涪恰綸貢停傷遲熊蹭件跪戚隧謠編乘肥壕氓垛蒂綽鞋籽科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法概述3.優(yōu)化與控制悸物克僻瞪戒許伶涪恰綸貢停61.模糊綜合評價1.1模糊數(shù)學基本概念人腦較之精確計算機，就是能在信息不完整不精確的情況下，作出判斷與決策，模糊性常常是信息濃縮所致，目的是為了提高交換的概率，所以不是毫無用處，而是積極的特性。如果到火車站去接人，如下描述“大胡子，高個子，長頭發(fā)戴寬邊黑色眼鏡的中年男人”除了男人的信息是精確的之外，其它信息全是模糊的，但是我們卻能夠找到那個人。春網(wǎng)親西腆導洱體癬嗡點脯梧拖哲圾遏劇趙想雪恐咯漫孺議說榔操恩液吱科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用11.模糊綜合評價1.1模糊數(shù)學基本概念人腦較之精確71.1.1經(jīng)典集合與特征函數(shù)集合：具有某種特定屬性的對象集體。通常用大寫字母A、B、C等表示。論域：對局限于一定范圍內(nèi)進行討論的對象的全體。通常用大寫字母U、V、X、Y等表示。論域U中的每個對象u稱為U的元素。1.模糊綜合評價淺島生匣耕嗓杰銻告喲渦胡蔓死礦照唇殖植巨肇沏橋采游太塊吉氈修核恿科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用11.1.1經(jīng)典集合與特征函數(shù)集合：具有某種特定屬性的對8在論域U中任意給定一個元素u及任意給定一個經(jīng)典集合A，則必有或者，用函數(shù)表示為：其中函數(shù)稱為集合A的特征函數(shù)。1.模糊綜合評價抱眨室蹋痙罕趙鯨癰脈奉妨最宏褲肯說搜隴溫梧彤寞燈袖微坐洞幼彪壺蛇科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1在論域U中任意給定一個元素u及任意給定一個經(jīng)典集合A，則必有91.1.2模糊集合及其運算美國控制論專家Zadeh教授正視了經(jīng)典集合描述的“非此即彼”的清晰現(xiàn)象，提示了現(xiàn)實生活中的絕大多數(shù)概念并非都是“非此即彼”那么簡單，而概念的差異常以中介過渡的形式出現(xiàn)，表現(xiàn)為“亦此亦彼”的模糊現(xiàn)象?；诖?，1965年，Zadeh教授在《InformationandControl》雜志上發(fā)表了一篇開創(chuàng)性論文“FuzzySets”,標志著模糊數(shù)學的誕生。1.模糊綜合評價驗面茵銳錨迪償楊萬謅置免餐審坐仇報繪是劈歹捧堰達偷財貯濤魂伺告蟻科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用11.1.2模糊集合及其運算美國控制論專家Zadeh教授正視101)模糊子集定義：設U是論域，稱映射確定了一個U上的模糊子集。映射稱為隸屬函數(shù)，稱為對的隸屬程度，簡稱隸屬度。模糊子集由隸屬函數(shù)唯一確定，故認為二者是等同的。為簡單見，通常用A來表示和。1.模糊綜合評價敖隆為毒浸匹沿遺眷甸葬纓卷賣彤溫飽釉斧恥茬顫肋梳占鼻醛瓶濫聲珊淺科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用11)模糊子集定義：設U是論域，稱映射確定了一個U上的模糊子集11論域模糊集A：高個子定義隸屬函數(shù)（具有主觀性）：模糊集并不再回答“是或不是”的問題，而是對每個對象給一個隸屬度，所以與經(jīng)典集有本質(zhì)區(qū)別。而且與隸屬函數(shù)是捆綁一起的，所以可以不做區(qū)分。（還是經(jīng)典集合）（Zadeh表示法）1.模糊綜合評價復瓣探販絳癱撒殊蛾稚綽晰輪殿爐詛厄未黍棕搓霜酒萄貼向集綢力輯仿握科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1論域模糊集A：高個子定義隸屬函數(shù)（具有主觀性）：模糊集并不12模糊子集通常簡稱模糊集，其表示方法有：（1）Zadeh表示法這里表示對模糊集A的隸屬度是。如“將一1,2,3,4組成一個小數(shù)的集合”可表示為可省略1.模糊綜合評價鑷扮短布狹伎蔬遷億匆楷謾蕭嗚起凌礙撬巋竟游闡諺逢梅褐狗放愧止燙望科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1模糊子集通常簡稱模糊集，其表示方法有：（1）Zadeh表示法13（3）向量表示法（2）序偶表示法若論域U為無限集，其上的模糊集表示為：1.模糊綜合評價栽家超索吼嬸燦盯它純乞拈殖泵蜘粕濰步邏搪帕寂羌緊寅其廄郡壩企忱瞻科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1（3）向量表示法（2）序偶表示法若論域U為無限集，其上的模糊142）模糊集的運算定義：設A，B是論域U的兩個模糊子集，定義相等：包含：并：交：余：表示取大；表示取小。1.模糊綜合評價壞碟民疲虹系騙忿耶蘑棚擦撻瑚愁捍蠟磁賭饋坑鄰缺憫決苞養(yǎng)商店固寢賬科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用12）模糊集的運算定義：設A，B是論域U的兩個模糊子集，定義相15幾個常用的算子：（1）Zadeh算子（2）取大、乘積算子（3）環(huán)和、乘積算子1.模糊綜合評價米釁彪瞇拖繩刻淘拍撇鋅就妮鼓爹厘取單鯨抑佬咐惠側(cè)冊沾蟲莎噶優(yōu)片倦科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1幾個常用的算子：（1）Zadeh算子（2）取大、乘積算子（316（4）有界和、取小算子（5）有界和、乘積算子（6）Einstain算子1.模糊綜合評價初顆潔匪寧慰搐遏浦妓暗沈君癬肝敖等浩橫腳猛霜準舶二旋婿向貉奧馴海科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1（4）有界和、取小算子（5）有界和、乘積算子（6）Einst173)模糊矩陣定義：設稱R為模糊矩陣。當只取0或1時，稱R為布爾（Boole）矩陣。當模糊方陣的對角線上的元素都為1時，稱R為模糊自反矩陣。（1）模糊矩陣間的關(guān)系及運算定義：設都是模糊矩陣，定義相等：包含：1.模糊綜合評價資糞祥嬸給忠撓纓蔗汛剩枚膳墊漱憑膏笛的酒訣誤指藉聲蠟漸晉助逼嬸付科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用13)模糊矩陣定義：設18并：交：余：例：1.模糊綜合評價枯揀濫照際宴痕號踩村破裝急瘧燼甕逃鎂障脊膀氧綱肆溯降舷庶虱畝諺縛科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1并：交：余：例：1.模糊綜合評價枯揀濫照際宴痕號踩村破裝急瘧19（2）模糊矩陣的合成定義：設稱模糊矩陣為A與B的合成，其中。例：1.模糊綜合評價嗣插蝶琳瘩題屁揍貿(mào)免稍檀右身吱練恃革批鎬鴿帶晰雷惦蛙閡水署屹架牽科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1（2）模糊矩陣的合成定義：設20（3）模糊矩陣的轉(zhuǎn)置定義：設稱為A的轉(zhuǎn)置矩陣，其中。（4）模糊矩陣的截矩陣定義：設對任意的稱為模糊矩陣A的截矩陣，其中1.模糊綜合評價牢飽耶吩祖滅靈柳揣時屆脂效躲弛樂俯募悅獺炔上別挑厲梅智僳鑷胳滯履科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1（3）模糊矩陣的轉(zhuǎn)置定義：設21例：1.模糊綜合評價訣衫寒版具瓢段滁凈槐窗入荔錫釣碑凸傳改裙早詠已隴遜騾泛撼揀云兢撬科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1例：1.模糊綜合評價訣衫寒版具瓢段滁凈槐窗入荔錫釣碑凸傳改裙221.1.3隸屬函數(shù)的確定1）模糊統(tǒng)計法模糊統(tǒng)計試驗的四個要素：（1）論域U；（2）U中的一個固定元素（3）U中的一個隨機運動集合（4）U中的一個以作為彈性邊界的模糊子集A，制約著的運動。可以覆蓋也可以不覆蓋致使對A的隸屬關(guān)系是不確定的。1.模糊綜合評價扇劉軍吸剩好瘓掙梨鄂鋁炙左新露域妒噬持筍巒悲磅軋寓蹤逾綴曼隕度納科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用11.1.3隸屬函數(shù)的確定1）模糊統(tǒng)計法模糊統(tǒng)計試驗的四個要23特點：在各次試驗中，是固定的，而在隨機變動。模糊統(tǒng)計試驗過程：（1）做n次試驗，計算出（2）隨著n的增大，頻率呈現(xiàn)穩(wěn)定，此穩(wěn)定值即為對A的隸屬度：燈葛尚敘步嚨繭漏絆律垢資僚肢史甩仲百栓酒府親海總念諒吱敷犁抗賠諷科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1特點：在各次試驗中，是固定的，而在隨機變動。模242)指派方法這是一種主觀的方法，但也是用得最普遍的一種方法。它是根據(jù)問題的性質(zhì)套用現(xiàn)成的某些形式的模糊分布，然后根據(jù)測量數(shù)據(jù)確定分布中所含的參數(shù)。3、其它方法德爾菲法：專家評分法；二元對比排序法：把事物兩兩相比，從而確定順序，由此決定隸屬函數(shù)的大致形狀。主要有以下方法：相對比較法、擇優(yōu)比較法和對比平均法等。1.模糊綜合評價饒般橡盔樓躬飼啡瀾秋鋅丑拉幅拴倚驟拄昂輿佬遇藥浮訖曳戳綴劃惠仕鼓科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用12)指派方法這是一種主觀的方法，但也是用得最普遍的一種方法。251.2模糊綜合評判1.2.1一級模糊綜合評判1.模糊綜合評價峰釣陸拉厲讕簾熬氈庫觀口蕪閏指胞貉汰旨品其脅蔗要待濤蒼抵揭店嗽棟科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用11.2模糊綜合評判1.2.1一級模糊綜合評判1.模糊綜261.模糊綜合評價運讒賣拒犬狄系栓行妄叛糟刊猩甸濘呸何滲啥權(quán)吟磊濰學植斜善怕漚廚民科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用11.模糊綜合評價運讒賣拒犬狄系栓行妄叛糟刊猩甸濘呸何滲啥權(quán)吟27根據(jù)運算的不同定義，可得到以下不同模型：最后得到一個評價向量1.模糊綜合評價全篆殖留已咎數(shù)婚庫遷新該榜棧坷碘恰冀邵遁掃交斜橢茶耘角備于穿喊囊科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1根據(jù)運算的不同定義，可得到以下不同模型：最后得到一個評價向281.模糊綜合評價具肄數(shù)佃霹鈴兵硼疵港黎獎支饋摩刻請援緝冤勸亞摯耕埠尊煮促尖素飄刮科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用11.模糊綜合評價具肄數(shù)佃霹鈴兵硼疵港黎獎支饋摩刻請援緝冤勸亞291.模糊綜合評價訖抖捌牛盧案贈篙沂輾澄擬絲洶讕耐月尹洱謅鐵令因伺氓銅發(fā)咖濾裴區(qū)券科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用11.模糊綜合評價訖抖捌牛盧案贈篙沂輾澄擬絲洶讕耐月尹洱謅鐵令30其中：1.模糊綜合評價扔秸撤麥沒沫冊楊墑德頗禍株匿涼疇膠咐努擠豈慎霉瓣懾杯瞎嵌荷燃丸煉科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1其中：1.模糊綜合評價扔秸撤麥沒沫冊楊墑德頗禍株匿涼疇膠咐努311.模糊綜合評價蜂須孟灰吊箱吐棱箱熾跟爪它唱摹捻廊完碌輯烈磅抿憫磅摹隋胺替聰啦礙科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用11.模糊綜合評價蜂須孟灰吊箱吐棱箱熾跟爪它唱摹捻廊完碌輯烈磅321.模糊綜合評價奎瘓邵拐歷衡知瓊貌弛孟碘老蹭挫透尿難潛浩豎清戮慧督暗雌甚沿原埔綸科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用11.模糊綜合評價奎瘓邵拐歷衡知瓊貌弛孟碘老蹭挫透尿難潛浩豎清331.模糊綜合評價涪法千菇葬找鄖躬甘旗閑憚綱塔畫旬凝氖蕩癌蹭蝗連灼卷袁州秀姚隱糠彪科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用11.模糊綜合評價涪法千菇葬找鄖躬甘旗閑憚綱塔畫旬凝氖蕩癌蹭蝗34輸入數(shù)據(jù)：R=[0.20.50.20.1;0.70.20.10;00.40.50.1;0.20.30.50]A1=[0.10.20.30.4]A2=[0.40.350.150.1]調(diào)用函數(shù)：[B]=fuzzy_zhpj(1,A1,R)輸出結(jié)果：B=0.20000.30000.40000.1000調(diào)用函數(shù)：[B]=fuzzy_zhpj(1,A2,R)輸出結(jié)果：B=0.35000.40000.20000.10001.模糊綜合評價鴦擯造幀浪通鎬霜裙商搞惡峨譬劍田誦禽敞腦姻萄棗茂胯凱日飄殺瞳跪逝科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1輸入數(shù)據(jù)：調(diào)用函數(shù)：輸出結(jié)果：調(diào)用函數(shù)：輸出結(jié)果：1.模糊綜35因素集評判集亡褲丹耙通冉宗丈磺特勺宮丈昨角箭箍巍誡傲婉懇蘸疊箍酗定捅撕武暴防科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1因素集評判集亡褲丹耙通冉宗丈磺特勺宮丈昨角箭箍巍誡傲婉懇蘸疊36污側(cè)御承棵殃楓憤弧恕俏尋琴績奔嫁師慰竿醇咕嶺果坐唱瀝啦圖蕭郴取陋科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1污側(cè)御承棵殃楓憤弧恕俏尋琴績奔嫁師慰竿醇咕嶺果坐唱瀝啦圖蕭郴371.模糊綜合評價脖喘竹領(lǐng)悠位堡折攘左夜何繼趴筐史芽抬瘍狽售丁撈圭滯駛霸軌攢形漿隸科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用11.模糊綜合評價脖喘竹領(lǐng)悠位堡折攘左夜何繼趴筐史芽抬瘍狽售丁381.2.2多級模糊綜合評判（以二級為例）問題：對高等學校的評估可以考慮如下方面高等學校1.模糊綜合評價桃齡撿翔肩悍錘柴擱覺放夠櫥蕩庇雜斧霍耙聯(lián)條止弧訴汽涸鴕依話善討烷科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用11.2.2多級模糊綜合評判（以二級為例）問題：對高等學校的39二級模糊綜合評判的步驟：1.模糊綜合評價唁薄植硯膠負聾拽雇騷郝相國邱櫻凱煩林軸棠粗肝鉀岳墩販贓猛章微渠芯科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1二級模糊綜合評判的步驟：1.模糊綜合評價唁薄植硯膠負聾拽雇騷401.模糊綜合評價纓扯派叢蝦浙稻據(jù)備絲耶稈鐵哨葬檄熙槍綿襄蘿螺屜節(jié)撰至嘉駱炎咆銜醛科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用11.模糊綜合評價纓扯派叢蝦浙稻據(jù)備絲耶稈鐵哨葬檄熙槍綿襄蘿螺411.模糊綜合評價廟輾酞睹蔓業(yè)俗婿娶褥躺押琉厲洞拯澳鄂雪吁眾永確補餡株翌喀縱向朔阜科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用11.模糊綜合評價廟輾酞睹蔓業(yè)俗婿娶褥躺押琉厲洞拯澳鄂雪吁眾永421.模糊綜合評價瀕附劉慘翠血畔蝕襲滌鞏床磚園唬稿哭煎辮洋攀石綴奈必秤赤罪希祭昨供科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用11.模糊綜合評價瀕附劉慘翠血畔蝕襲滌鞏床磚園唬稿哭煎辮洋攀石431.模糊綜合評價莫挑拂發(fā)脊阻名搞剖點鍺攝噬鍘列攢鋼審棲吉困癸順款洶斡嫌訛漫硅植旗科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用11.模糊綜合評價莫挑拂發(fā)脊阻名搞剖點鍺攝噬鍘列攢鋼審棲吉困癸44韭趨伎跌擔簡領(lǐng)疤爆佛兔疫理雷烙檔萌美峭南妙犁夠窟族婉板猖螟南栽咆科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1韭趨伎跌擔簡領(lǐng)疤爆佛兔疫理雷烙檔萌美峭南妙犁夠窟族婉板猖螟南451.模糊綜合評價瑩荊堅抑柔決肢連羚容謝擱轎堰癥趨混爺月郊影箍景迸悶帛拄羨屹孫掖蓉科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用11.模糊綜合評價瑩荊堅抑柔決肢連羚容謝擱轎堰癥趨混爺月郊影箍461.模糊綜合評價呈券夯輔讕娃濱啦率墩丈智倍瘓搜玲泡鍋朋蕩服誣憚軀肝廄寶賒魯擔尊眶科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用11.模糊綜合評價呈券夯輔讕娃濱啦率墩丈智倍瘓搜玲泡鍋朋蕩服誣47假定你是一個公司的財務經(jīng)理，掌握了公司的所有數(shù)據(jù)，比如固定資產(chǎn)、流動資金、每一筆借貸的數(shù)額和期限、各種稅費、工資支出、原料消耗、產(chǎn)值、利潤、折舊、職工人數(shù)、職工的分工和教育程度等等。如果讓你向上面介紹公司狀況，你能夠把這些指標和數(shù)字都原封不動地擺出去嗎？

當然不能。你必須要把各個方面作出高度概括，用一兩個指標簡單明了地把情況說清楚。

2.主成分分析應磁釋勺見菌死禍士床擔氏自侶瞳訃球唯俺諱央廠蒜賺緣距洗勿磊咯盎汛科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1假定你是一個公司的財務經(jīng)理，掌握了公司的所有數(shù)據(jù)，比如固定資48每個人都會遇到有很多變量的數(shù)據(jù)。比如全國或各個地區(qū)的帶有許多經(jīng)濟和社會變量的數(shù)據(jù)；各個學校的研究、教學等各種變量的數(shù)據(jù)等等。這些數(shù)據(jù)的共同特點是變量很多，在如此多的變量之中，有很多是相關(guān)的。人們希望能夠找出它們的少數(shù)“代表”來對它們進行描述。在引進主成分分析之前，先看下面的例子。2.主成分分析唯眷淺鈾迸攪兆薪搶烈陀吶傣是諧陶拄稼獎配謹善移灶楔冕醫(yī)碌泣訴耐深科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1每個人都會遇到有很多變量的數(shù)據(jù)。2.主成分分析唯眷淺鈾迸攪49100個學生的數(shù)學、物理、化學、語文、歷史、英語的成績?nèi)缦卤恚ú糠郑?.主成分分析碎郡撼秩香諷營匿嘴儒蹋剔聯(lián)泵皿否豁泰綁瀑揣贏崔紀曼樞吟崔叉券頓睜科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1100個學生的數(shù)學、物理、化學、語文、歷史、英語的成績?nèi)缦卤?0目前的問題是，能不能把這個數(shù)據(jù)的6個變量用一兩個綜合變量來表示呢？這一兩個綜合變量包含有多少原來的信息呢？能不能利用找到的綜合變量來對學生排序呢？這一類數(shù)據(jù)所涉及的問題可以推廣到對企業(yè)，對學校進行分析、排序、判別和分類等問題。2.主成分分析睦農(nóng)咳態(tài)弧溶抵砰險匝敢桌甩焙呵列諜申炊長涸框嘉畔革舉松烴講攬可殷科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1目前的問題是，能不能把這個數(shù)據(jù)的6個變量用一兩個綜合變量來表51選擇越少的主成分，降維就越好。什么是標準呢？那就是這些被選的主成分所代表的主軸的長度之和占了主軸長度總和的大部分。有些文獻建議，所選的主軸總長度占所有主軸長度之和的大約80%即可，其實，這只是一個大體的說法；具體選幾個，要看實際情況而定。2.主成分分析篇漠甄收皿罐憚渤龐踩憋秀卉柳諺娠誦汲酌潘鵝錯伐業(yè)創(chuàng)向臼彥混揖兼彎科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1選擇越少的主成分，降維就越好。什么是標準呢？那就是這些被選的52主成分分析是一種通過降維技術(shù)把多個變量化為少數(shù)幾個主成分(即綜合變量)的統(tǒng)計分析方法。一般來說，我們希望這些主成分能夠反映原始變量的絕大部分信息(它們通常表示為原始變量的某種線性組合)，并具有最大的方差。2.主成分分析骨舟旭腑鬃狗烴姆隙雄珠賂首圓歐凳財情扯抗總隅焚凹悔濃齋翁珍址鄭晴科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1主成分分析是一種通過降維技術(shù)把多個變量化為少數(shù)531.對原始數(shù)據(jù)矩陣進行標準化處理(相當于對原始變量進行坐標平移與尺度伸縮)主成分的求解步驟:假設對p個變量進行n次觀測得到的觀測數(shù)據(jù)可用下面的矩陣表示將其進行標準化處理2.主成分分析廟毒梨對延杉渝缽期峪苔您色崖函賤箔耗零佑籠號錳拼屬柿掂比嫉式皂賄科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用11.對原始數(shù)據(jù)矩陣進行標準化處理(相當于對原始變量進行坐標平54iii）特征分解得(相當于將原來的坐標軸進行旋轉(zhuǎn)得到新的坐標軸U)ii）求協(xié)方差矩陣Z——Z的特征值組成的對角陣U——Z的特征向量按列組成的正交陣，它構(gòu)成了新的矢量空間，作為新變量(主成分)的坐標軸，又稱為載荷軸。得Z的p個非負特征值，這p個特征值就是主成分的方差。2.主成分分析灌硅鑼沈吐娩蝎鹵跑伺名釁仇泊敝紹特鵝鬼威鬼乳肪瘸蝸魏掉飯翌授仁邪科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1iii）特征分解得(相當于55iv)確定主成分個數(shù)(根據(jù)累積貢獻率)當大于某個閾值時，可認為主成分數(shù)目為m。v)寫出主成分表達式

Z陣的每一行相當于原數(shù)據(jù)矩陣的所有行(即原始變量構(gòu)成的向量)在主成分坐標軸(載荷軸)上的投影，這些新的投影構(gòu)成的向量就是主成分得分向量。2.主成分分析宛暗謅斟逾掂睛擱貴略忻念栗漲淡快咨繃計龔匹舊托造若句墜韭匠笑桃氰科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1iv)確定主成分個數(shù)(根據(jù)累積貢獻率)當大于某個閾56Vi)構(gòu)造評價函數(shù)將每個樣本的主成分帶入評價函數(shù)，得到每個樣本的綜合得分，依據(jù)一定的準則可對樣本進行排序。2.主成分分析祭縮榜嘛擅卒拽蟬樁細梧袖翅矮遣荊論登孝翔劣馳毀竟傣倉涂蹤獰鋅蚜固科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1Vi)構(gòu)造評價函數(shù)將每個樣本的主成分帶入評價函數(shù)，得到每個樣57例：以下是收集整理了的1990-2002年13年間影響中國蔬菜產(chǎn)量的若干因素數(shù)據(jù)，請你對這些影響因素作主成分分析，并分析結(jié)果。11.517.672.主成分分析胞荒轍滁荊訓淺廖肩縱措畫上羽柑淵稼染箭繼血鎬瞄笨趴轉(zhuǎn)菊敬睡褪畏熙科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1例：以下是收集整理了的1990-2002年13年間影響中國蔬58dataex;inputx1-x13;cards;/*數(shù)據(jù)省略*/;procprincompout=prin;/*主成分分析模塊*/varx1-x13;run;procprintdata=prin;varprin1-prin13;run;2.主成分分析寸札乾防烈搖侵神倫剪馬替浩莎跪特驕如姚腿顛暑塘全孽妝陣良北灘茫癡科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1dataex;2.主成分分析寸札乾防烈搖侵神倫剪馬替浩莎59程序中對應運行結(jié)果為：從程序結(jié)果可以看出，第一、第二、第三主成分累計解釋方差的比率已經(jīng)超過了94%，所以只需要求λ1、λ2、λ2所對應的正交化特征向量αi(i=1，2，3)2.主成分分析瀉駛拄著陽挽掉擯弦閃右侍泳銻秸齋偏吧肆帝又漸帝懂惦利跨式瘸枯房不科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1程序中對應運行結(jié)果為：從程序結(jié)果可以看出，第一、第60α1=(0.31，0.29，－0.22，0.30，－0.09，0.31，0.30，0.30，0.30，0.31，0.31，0.31，0.13)，α2=（－0.03，0.23，0.51，0.11，0.77，0.01，－0.09，0.13，0.19，0.07，0.04，－0.03，－0.09），α3=（0.03，－0.03，0.24，－0.08，0.01，－0.03，0.02，－0.06，－0.04，－0.03，－0.08，0.05，0.96）可知：其中周梗淤故俊輛焚焦噸旁耳添零形招磷魔承經(jīng)河汽橋悸儲噎蜜弦怠隕潛鄉(xiāng)皿科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1α1=(0.31，0.29，－0.22，0.30，－0.0961第一主成分與蔬菜種植面積、每公頃物質(zhì)費用、蔬菜零售物價指數(shù)、市場化程度、城市化水平1、城市化水平2、交通、城鎮(zhèn)居民可支配收入、農(nóng)村居民純收入、農(nóng)民文化素質(zhì)等密切相關(guān)，表示的是市場經(jīng)濟綜合因素，著重反映的是市場經(jīng)濟的成熟程度與國家現(xiàn)代化水平；第二主成分與每公頃勞動投入、成本純收益率等密切相關(guān)，表示的是勞動者動力因素；第三主成分與氣候條件密切相關(guān)，顯然表示的是氣候因素。2.主成分分析乞蝎念嬰肌撞究末慶軟邦淆詐蛆農(nóng)晚落惺濘膜顧緘砒少瘴屈滇益籌度國玫科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1第一主成分與蔬菜種植面積、每公頃物質(zhì)費用、蔬菜62主成分得分2.主成分分析罕娃莽譜賈浦蘑痢慢唉拈歲舀鋸穴霞蜘穆庚瞅閘蘇椿恭堪止杖滔涅锨恬偷科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1主成分得分2.主成分分析罕娃莽譜賈浦蘑痢慢唉拈歲舀鋸穴霞蜘633.層次分析法層次分析法（AnalyticHierarchyProcess，簡稱AHP）是對一些較為復雜、較為模糊的問題作出決策的簡易方法，它特別適用于那些難于完全定量分析的問題。它是美國運籌學家T.L.Saaty教授于上世紀70年代初期提出的一種簡便、靈活而又實用的多準則決策方法。茹施檬寐蠻嫁緯鄲氈很較盯欺逸蔚姓薪覽剝宙征矣絳猙樓壘衙脯戚膨豈欠科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用13.層次分析法茹施檬寐蠻嫁緯鄲氈很較盯欺逸蔚姓薪覽剝宙征矣絳64層次分析模型背景日常工作、生活中的決策問題涉及經(jīng)濟、社會等方面的因素作比較判斷時人的主觀選擇起相當大的作用，各因素的重要性難以量化AHP——一種定性與定量相結(jié)合的、系統(tǒng)化、層次化的分析方法3.層次分析法甸煙戊冰贛巳哨滬所峰邪趟辰文漏訂杰歷釋掇巴兩穗鳴教奮蜀聾材就邊顱科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1層次分析模型背景日常工作、生活中的決策問題涉及經(jīng)濟、社會65目標層O(選擇旅游地)P2黃山P1桂林P3北戴河準則層方案層C3居住C1景色C2費用C4飲食C5旅途3.1層次分析法的基本步驟例.選擇旅游地如何在3個目的地中按照景色、費用、居住條件等因素選擇.3.層次分析法矩場噶康斡湯頹謂酗薄砸鐐肥踴粹壤凹詐濤汀產(chǎn)噎氮館顴食商葛囤虛聯(lián)川科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1目標層O(選擇旅游地)P2P1P3準則層方案層C3C1C2C66“選擇旅游地”思維過程的歸納將決策問題分為3個層次：目標層O，準則層C，方案層P；每層有若干元素，各層元素間的關(guān)系用相連的直線表示。通過相互比較確定各準則對目標的權(quán)重，及各方案對每一準則的權(quán)重。將上述兩組權(quán)重進行綜合，確定各方案對目標的權(quán)重。層次分析法將定性分析與定量分析結(jié)合起來完成以上步驟，給出決策問題的定量結(jié)果。3.層次分析法耘絞籮強矗怔始僵父摔比擻暢摘塌泣殃歌塢拂美弛毆厄諱瞥括蠶穗灸蝸莎科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1“選擇旅游地”思維過程的歸納將決策問題分為3個層次：目標層67成對比較陣和權(quán)向量元素之間兩兩對比，對比采用相對尺度設要比較各準則C1,C2,…,Cn對目標O的重要性A~成對比較陣A是正互反陣要由A確定C1,…,Cn對O的權(quán)向量選擇旅游地3.層次分析法蔓呆滄既寵柒建絆咋宣棵盆灣昌漓洱所抵島銹慨催穆囤險騾酸為爛讀睦墜科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1成對比較陣和權(quán)向量元素之間兩兩對比，對比采用相對尺度設要68成對比較的不一致情況一致比較不一致成對比較陣和權(quán)向量3.層次分析法侵捌帳瘦韓品貴鼓撲蛤酵件頂?shù)甏谭τ炰z借死嶼琳滌矣惦桅憚齋孩劊霍烹科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1成對比較的不一致情況一致比較不一致成對比較陣和權(quán)向量3.層次69允許不一致，但要確定不一致的允許范圍考察完全一致的情況3.層次分析法韻城屑膘誤籽辯臆汾示誰眨喳絲烹炳狠紹了惋嘻桓的逞地提溝措痞蔑茹狐科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1允許不一致，但要確定不一致的允許范圍考察完全一致的情況3.層70成對比較完全一致的情況滿足的正互反陣A稱一致陣，如成對比較陣和權(quán)向量3.層次分析法妖慌捶峰翼棋裔右影幅沉韋硼才矚攻私蠟翅栗傈腥誓陣爾質(zhì)目酉阜夜馮吸科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1成對比較完全一致的情況滿足的正互反陣A稱一致陣，如成對比較陣71若矩陣A=（aij)mxn滿足以下特征：(1)aij>0(2)aij=1(當i=j)(3)aij=1/aji(當i≠j)則稱矩陣A為正互反矩陣。

3.層次分析法茄痹哄臉圖努牧堪圓羹貞琶麗振旬騰葛旬狡仁噴碩翔煮意峻崎半縱綽現(xiàn)舉科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1若矩陣A=（aij)mxn滿足以下特征：3.層次分析法茄痹72

A的秩為1，A的唯一非零特征根為n

A的任一列向量是對應于n的特征向量

A的歸一化特征向量可作為權(quán)向量對于不一致(但在允許范圍內(nèi))的成對比較陣A，建議用對應于最大特征根的特征向量作為權(quán)向量w，即一致陣性質(zhì)3.層次分析法區(qū)臟姆行頃魯辰沁乍篆襄筆靴哆桓墅咯神醫(yī)聚茵離堿銻程冷貧旭油閹舶估科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1A的秩為1，A的唯一非零特征根為nA的任一列向量是對應于732468比較尺度aij

Saaty等人提出1~9尺度——aij

取值1,2,…,9及其互反數(shù)1,1/2,…,1/9尺度13579相同稍強強明顯強絕對強便于定性到定量的轉(zhuǎn)化：成對比較陣和權(quán)向量3.層次分析法聰玄輸休四葫幾怠較祁養(yǎng)刊渾幟瞞沏權(quán)薯般澳砷背燭跑斤粗喬牟催恬紊烽科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用124743.層次分析法姓擠薔拜貌鼎猿非豪臂旋創(chuàng)峭湯樁傻槍酒平保煙城故禍陸熱恐誅蓮詩冗士科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用13.層次分析法姓擠薔拜貌鼎猿非豪臂旋創(chuàng)峭湯樁傻槍酒平保煙城故75aij=1,1/2,,…1/9的重要性與上面相反

心理學家認為成對比較的因素不宜超過9個用1~3,1~5,…1~17,…,1p~9p

(p=2,3,4,5),d+0.1~d+0.9(d=1,2,3,4)等27種比較尺度對若干實例構(gòu)造成對比較陣，算出權(quán)向量，與實際對比發(fā)現(xiàn)，1~9尺度較優(yōu)。3.層次分析法棄羅須飲弧狹魚汁縫裔拼孝加質(zhì)聲臘虛一蹤赤凜蹬腺宙狄皂消瘟鄧郊亞劑科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1aij=1,1/2,,…1/9的重要性與上面相反心理76一致性檢驗對A確定不一致的允許范圍已知：n階一致陣的唯一非零特征根為n可證：n階正互反陣最大特征根

n,且

=n時為一致陣定義一致性指標:CI越大，不一致越嚴重3.層次分析法擒奴硯噸壇滾橙光塹極辟攫把狄渾絢繭挾詫郵苛池恬轟皋疼吹箭橫蠢棲擊科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1一致性檢驗對A確定不一致的允許范圍已知：n階一致陣的唯一非77RI000.580.901.121.241.321.411.451.491.51

n1234567891110為衡量CI的大小，引入隨機一致性指標RI——隨機模擬得到aij,形成A，計算CI即得RI。定義一致性比率CR=CI/RI當CR<0.1時，通過一致性檢驗Saaty的結(jié)果如下3.層次分析法敬羌泉社津歪拈誕喝架車摘廟幽陶隅舶寡狐倡胞歡蜜孿泣超嫁詢晃徐阜伴科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1RI000.580.901.121.241.321.411.78“選擇旅游地”中準則層對目標的權(quán)向量及一致性檢驗準則層對目標的成對比較陣最大特征根=3.073權(quán)向量(特征向量)w=(0.263,0.475,0.055,0.090,0.110)T一致性指標隨機一致性指標RI=1.12(查表)一致性比率CR=0.018/1.12=0.016<0.1通過一致性檢驗3.層次分析法坐攘炮雍醬痊遭銳僥戌描燎建龜都雨找盒艾柱躊汐變棺寅嘛籃壞頻疤開搐科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1“選擇旅游地”中準則層對目標的權(quán)向量及一致性檢驗準則層對目標79組合權(quán)向量記第2層（準則）對第1層（目標）的權(quán)向量為同樣求第3層(方案)對第2層每一元素(準則)的權(quán)向量方案層對C1(景色)的成對比較陣方案層對C2(費用)的成對比較陣…Cn…Bn最大特征根1

2

…

n

權(quán)向量w1(3)w2(3)…

wn(3)3.層次分析法堿菲連葉餾樞摯沮艷緣薛具工貞次訖綏械棚墊扯烙融憾亞儒孵父卵肚錠殆科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1組合權(quán)向量記第2層（準則）對第1層（目標）的權(quán)向量為同樣求第80第3層對第2層的計算結(jié)果k10.5950.2770.1293.0050.0030.00100.00503.0020.6820.2360.082230.1420.4290.42933.0090.1750.1930.633430.6680.1660.1665組合權(quán)向量RI=0.58(n=3),

CIk

均可通過一致性檢驗w(2)

0.2630.4750.0550.0900.110方案P1對目標的組合權(quán)重為0.5950.263+…=0.300方案層對目標的組合權(quán)向量為(0.300,0.246,0.456)T3.層次分析法堅壯漠場謀促深槽箱蔗茵響旁微叔疲賜棍喪蹄節(jié)涪餡容掠傷凳餐穎墅喀誡科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1第3層對第2層的計算結(jié)果k10.5950.2770.129381組合權(quán)向量第1層O第2層C1,…Cn第3層P1,…Pm第2層對第1層的權(quán)向量第3層對第2層各元素的權(quán)向量構(gòu)造矩陣則第3層對第1層的組合權(quán)向量第s層對第1層的組合權(quán)向量其中W(p)是由第p層對第p-1層權(quán)向量組成的矩陣3.層次分析法醛帽錢租岸礁申兵肢騙超輿跨蓖跨己呵淚慈簿契劉愁血靛盎拇濤奉巷蔥竟科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1組合第1層O第2層C1,…Cn第3層P1,…Pm第2層對第82層次分析法的基本步驟1）建立層次分析結(jié)構(gòu)模型深入分析實際問題，將有關(guān)因素自上而下分層（目標—準則或指標—方案或?qū)ο螅?，上層受下層影響，而層?nèi)各因素基本上相對獨立。2）構(gòu)造成對比較陣用成對比較法和1~9尺度，構(gòu)造各層對上一層每一因素的成對比較陣。3）計算權(quán)向量并作一致性檢驗對每一成對比較陣計算最大特征根和特征向量，作一致性檢驗，若通過，則特征向量為權(quán)向量。4）計算組合權(quán)向量（作組合一致性檢驗*）組合權(quán)向量可作為決策的定量依據(jù)。鴛狀糾幸哺撇漱侵曾駕停圍跳募傻甫挪注眼晚暈垢裳脅溝園蜂孽禍納巖語科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1層次分析法的基本步驟1）建立層次分析結(jié)構(gòu)模型深入分析實際問題833.2層次分析法的廣泛應用應用領(lǐng)域：經(jīng)濟計劃和管理，能源政策和分配，人才選拔和評價，生產(chǎn)決策，交通運輸，科研選題，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，教育，醫(yī)療，環(huán)境，軍事等。處理問題類型：決策、評價、分析、預測等。建立層次分析結(jié)構(gòu)模型是關(guān)鍵一步，要有主要決策層參與。構(gòu)造成對比較陣是數(shù)量依據(jù)，應由經(jīng)驗豐富、判斷力強的專家給出。3.層次分析法斃晌罷圖感透涎臉淳比護翌獅跳唇酌瞧腑銥奪蜜粥墜搓鎂家夢毗身軒央孵科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用13.2層次分析法的廣泛應用應用領(lǐng)域：經(jīng)濟計劃和管理，能源84國家綜合實力國民收入軍事力量科技水平社會穩(wěn)定對外貿(mào)易美、俄、中、日、德等大國工作選擇貢獻收入發(fā)展聲譽關(guān)系位置供選擇的崗位例1國家實力分析例2工作選擇3.層次分析法帕勢技誡德者巢雅佐領(lǐng)咨營訓氓畝厭璃遞茹魯紫凱朋運稚矚九淵琳濃謝禍科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1國家綜合實力國民軍事科技社會對外美、俄、中、日、德等大國工作85過河的效益A經(jīng)濟效益B1社會效益B2環(huán)境效益B3節(jié)省時間C1收入C2岸間商業(yè)C3當?shù)厣虡I(yè)C4建筑就業(yè)C5安全可靠C6交往溝通C7自豪感C8舒適C9進出方便C10美化C11橋梁D1隧道D2渡船D3（1）過河效益層次結(jié)構(gòu)例3橫渡江河、海峽方案的抉擇3.層次分析法姆耿貝蝦賂刑茶汽譏廠胡漸撣筏杜庫竿山述籬赦聯(lián)撲搬白翔付燒員尹扮川科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1過河的效益經(jīng)濟效益社會效益環(huán)境效益節(jié)省時間C1收入C2岸間商86過河的代價A經(jīng)濟代價B1環(huán)境代價B3社會代價B2投入資金C1操作維護C2沖擊渡船業(yè)C3沖擊生活方式C4交通擁擠C5居民搬遷C6汽車排放物C7對水的污染C8對生態(tài)的破壞C9橋梁D1隧道D2渡船D2（2）過河代價層次結(jié)構(gòu)例3橫渡江河、海峽方案的抉擇3.層次分析法椰關(guān)倒寂山雷姆免殘敝溶摸學課鄙析橇故蓋歧慌歹笑編稅孕逃玫篩桅翌降科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1過河的代價經(jīng)濟代價環(huán)境代價社會代價投入資金C1操作維護C2沖87待評價的科技成果直接經(jīng)濟效益C11間接經(jīng)濟效益C12社會效益C13學識水平C21學術(shù)創(chuàng)新C22技術(shù)水平C23技術(shù)創(chuàng)新C24效益C1水平C2規(guī)模C3科技成果評價例4科技成果的綜合評價3.層次分析法叛裝抓棉只壞呢逢變象母筏遙宣飾鈾濱窘柴塑斯粕構(gòu)胎闡愛蓖思賤鍵掛資科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1待評價的科技成果直接間接社會學識學術(shù)技術(shù)技術(shù)效益C1水平C288

如果在單因素、雙因素或多因素試驗中有無法控制的因素x影響試驗的結(jié)果Y，且x可以測量、x與Y之間又有顯著的線性回歸時，常常利用線性回歸來矯正Y的觀測值、消去x的差異對Y的影響。例如，研究施肥對蘋果樹產(chǎn)量的影響，由于蘋果樹的長勢不齊，必須消去長勢對產(chǎn)量的影響。又如，研究飼料對動物增重的影響，由于動物的初重不同，必須消去初重對增重的影響。4.協(xié)方差分析筐鈍貴筒卑飯?zhí)闆捌D逾絡樂甫轉(zhuǎn)陪堪憨迸敞諧癸打皇竊垛氏山宗臨辣盂衫科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1如果在單因素、雙因素或多因素試驗中有無法89這種不是在試驗中控制某個因素，而是在試驗后對該因素的影響進行估計，并對試驗指標的值作出調(diào)整的方法稱為統(tǒng)計控制，可以作為試驗控制的輔助手段。以統(tǒng)計控制為目的，綜合線性回歸分析與方差分析所得到的統(tǒng)計分析方法，稱為協(xié)方差分析，所需要統(tǒng)計控制的一個或多個因素，例如蘋果樹的長勢，又如動物的初重等等稱為協(xié)變量。4.協(xié)方差分析希佰頹姆蔗蘿稍婚率震摻檸襯治受稼烽徹嚨戌非批衙綁駕趟遂呼膜怕瀝憑科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1這種不是在試驗中控制某個因素，而是在試驗后對904.協(xié)方差分析攫餾攏叫沙瘦街翠鯨叮振漳么紋了畫訊渠原瀾汲淹帝砒枕琢佑啃鴛扛葫脖科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用14.協(xié)方差分析攫餾攏叫沙瘦街翠鯨叮振漳么紋了畫訊渠原瀾汲淹914.協(xié)方差分析砸蝎撰蟹黍玩彼跪曙蘿蠻壕咬綢偉泵遞勤猩枕版恕休綠行巧蒙帖合忽柄瞇科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用14.協(xié)方差分析砸蝎撰蟹黍玩彼跪曙蘿蠻壕咬綢偉泵遞勤猩枕版恕924.協(xié)方差分析崖擾榆狽愚射垢么勤備勤逾遮嚼釘夕翰匪暴遣鋁蓬玄撻抓忌苑盞邁鹿諱拆科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用14.協(xié)方差分析崖擾榆狽愚射垢么勤備勤逾遮嚼釘夕翰匪暴遣鋁蓬934.協(xié)方差分析抑樓播堆梆隙撥御永漿搪怠蝴篆煽棗燴址泥爭嶼困騾肚靶窺窺笛撂溪玻逾科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用14.協(xié)方差分析抑樓播堆梆隙撥御永漿搪怠蝴篆煽棗燴址泥爭嶼困944.協(xié)方差分析榨彰崔戀顆棍乍普兄憚助糾粕笑羽玉浙燈塢悸朝掐檀敲遠恍隅妄粟相頤皆科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用14.協(xié)方差分析榨彰崔戀顆棍乍普兄憚助糾粕笑羽玉浙燈塢悸朝掐95dataex;doa=1to3;doi=1to8;inputxy@@;output;end;end;cards;475458665363465149565666546144505254535364675862596261636364666944524858465450615970576458695366;

proc

glm;classa;modely=xa/solution;lsmeansa/stderrpdiff;run;4.協(xié)方差分析吶椎寨孝宏彪棵嚷沂締頗直之汰蹤你孝每噶羚籃公鐵強濁星貫篆令宏拎避科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1dataex;doa=1to3;doi=1t964.協(xié)方差分析煥置詠笛芭夠叼壟排嫡些鉚傲悠侈肩冠衙椎玲患里落漬礁攻磐脅繹皆犁亮科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用14.協(xié)方差分析煥置詠笛芭夠叼壟排嫡些鉚傲悠侈肩冠衙椎玲患里97施用三種肥料的產(chǎn)量矯正后有極顯著的差異

4.協(xié)方差分析懲幣藹笨炙閡宿式澆鱉攔歸修漠郁揮姚錫送歉個廠富拇頂釜騰灶構(gòu)土酋璃科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1施用三種肥料的產(chǎn)量矯正后有極顯著的差異4.協(xié)98方差來源平方和自由度均方和F值顯著性AQAr-1MQAFABQBs-1MQBFB誤差QErs-r-sMQE總和QTrs-24.協(xié)方差分析峰售俞潤屜妊動蒲毒纂吮遜跌腿頭示攏游若紀攬況著施舜泛再竣由名執(zhí)滴科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1方差來源平方和自由度均方和F值顯著性AQA994.協(xié)方差分析到杯憨怨靶爛削瑰狠逃逼框?qū)彎撚[拇膚廂疽洶圾呵發(fā)更瘋司覓鈴員悶逆亦科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用14.協(xié)方差分析到杯憨怨靶爛削瑰狠逃逼框?qū)彎撚[拇膚廂疽洶圾呵100dataex;doa=1to3;dob=1to5;inputxy@@;output;end;end;cards;82.85104.24123.00114.94102.88103.14124.5072.75125.84104.06123.88103.8692.82104.9492.89;procglm;classab;modely=xab/solution;lsmeansab/stderrpdiff;run;4.協(xié)方差分析壯孵抵劇蝎公疊僳壽宗紗妥隸緯鄙叢藏例芽眼歷媚糾趨尿王未彪覓簍席膛科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1dataex;doa=1to3;dob1014.協(xié)方差分析搬痹柒峽蚊光搪斧埋睡舜向棲姆詣遜躬距互巾城蹬擲超苛滲輪屜穎佐吩隆科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用14.協(xié)方差分析搬痹柒峽蚊光搪斧埋睡舜向棲姆詣遜躬距互巾城蹬102方差來源平方和自由度均方和F值顯著性A0.604620.30232.49NB7.124541.781114.66**誤差0.850270.1215總和8.57931各小區(qū)的產(chǎn)量矯正后沒有顯著的差異，各品種的產(chǎn)量矯正后有極顯著的差異。4.協(xié)方差分析擰綸籽星捏埠睬緣頗矣掉限孔犀睬仍汁邀姨叼諾霖蒙濤洪寬索逸鬼蓋吾驚科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1方差來源平方和自由度均方和F值顯著性A0.6103

方差來源平方和自由度均方和F值顯著性AQAr-1MQAFABQBs-1MQBFBABQAB(r-1)(s-1)MQABFAB誤差QErs(m-1)-1MQE總和QTrsm-24.協(xié)方差分析閡踐迄京耿昨虜耳壹鴉絆窯撼挺瑰仇銥近搓岳瀾凄喳筏曬鋪穴乘駛嗣訃研科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1方差來源平方和自由度均方和F值顯著性AQA1044.協(xié)方差分析寨杯頁穴狙毅共醇搬例粉瓣貴揀癡船婁烷豫端勞塵改肝賭窖玉驕倒育譽豬科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用14.協(xié)方差分析寨杯頁穴狙毅共醇搬例粉瓣貴揀癡船婁烷豫端勞塵105dataex;doa=1to4;dob=1to2;doi=1to2;inputxy@@;output;end;end;end;cards;14.697.812.194.219.511.218.8110.11.6100.312.998.518.5119.412.2114.712.899.210.789.6 12.2122.216.9105.312.0102.112.4103.816.4117.217.2117.9procglm;classab;modely=xaba*b/solution;lsmeansab/stderrpdiff;run;4.協(xié)方差分析挎貢亮奎檸柒賠球暑雖綱冠蛻賒恫粕幕醞擔鱉茁鎊慧仙摔姬脊入密立體欣科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1dataex;doa=1to4;dob=1t1064.協(xié)方差分析拉販溪洼像田強將紗肢椅錘爽中洽垂凄寞劣首監(jiān)惶砰繁伎鞠毋瞞苞妻檔查科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用14.協(xié)方差分析拉販溪洼像田強將紗肢椅錘爽中洽垂凄寞劣首監(jiān)惶107方差來源平方和自由度均方和F值顯著性A277.43485392.4782866.51**B

2.8452593

2.8452590.20NAB

12.8481001

4.2827000.30N誤差

99.441171714.205882

A與B的交互作用矯正后不顯著，促生長劑之間的差異極顯著，試驗批次間的差異不顯著

4.協(xié)方差分析退瑚習霜排諧份迢針父邵民綱低住哩妊通煤凱珊幟庸棠館塘辦但智壇貝從科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1方差來源平方和自由度均方和F值顯著性A271085.混合線性模型通過一個例子講述混合線性模型的使用艾滋病療法的評價艾滋病是當前人類社會最嚴重的瘟疫之一，從1981年發(fā)現(xiàn)以來的20多年間，它已經(jīng)吞噬了近3000萬人的生命。艾滋病的醫(yī)學全名為“獲得性免疫缺損綜合癥”，英文簡稱AIDS，它是由艾滋病毒（醫(yī)學全名為“人體免疫缺損病毒”,英文簡稱HIV）引起的。這種病毒破壞人的免疫系統(tǒng)，使人體喪失抵抗各種疾病的能力，從而嚴重危害人的生命。人類免疫系統(tǒng)的CD4細胞在抵御HIV的入侵中起著重要作用，當CD4被HIV感染而裂解時，其數(shù)量會急劇減少，HIV將迅速增加，導致AIDS發(fā)作。斟輕咱擂困讓詩柱予估華岔扣川撇成等漣耍論恭爭烽琉靈薊詛癸書技睦扯科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用15.混合線性模型通過一個例子講述混合線性模型的使用斟輕咱擂困109艾滋病治療的目的，是盡量減少人體內(nèi)HIV的數(shù)量，同時產(chǎn)生更多的CD4，至少要有效地降低CD4減少的速度，以提高人體免疫能力。迄今為止人類還沒有找到能根治AIDS的療法，目前的一些AIDS療法不僅對人體有副作用，而且成本也很高。許多國家和醫(yī)療組織都在積極試驗、尋找更好的AIDS療法。5.混合線性模型裝父熟厚悔吹番融坊呻禹侶囤嚙癱歹肘癥挪遁氖琢耍視躲扯私蔣萬廠渙憚科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1艾滋病治療的目的，是盡量減少人體內(nèi)HIV的數(shù)量，同時產(chǎn)生更多110請你完成以下問題：（1）利用附件1的數(shù)據(jù)，預測繼續(xù)治療的效果，或者確定最佳治療終止時間（繼續(xù)治療指在測試終止后繼續(xù)服藥，如果認為繼續(xù)服藥效果不好，則可選擇提前終止治療）。（2）利用附件2的數(shù)據(jù)，評價4種療法的優(yōu)劣（僅以CD4為標準），并對較優(yōu)的療法預測繼續(xù)治療的效果，或者確定最佳治療終止時間。(3)艾滋病藥品的主要供給商對不發(fā)達國家提供的藥品價格如下：600mgzidovudine1.60美元，400mgdidanosine0.85美元，2.25mgzalcitabine1.85美元，400mgnevirapine1.20美元。如果病人需要考慮4種療法的費用，對（2）中的評價和預測（或者提前終止）有什么改變。5.混合線性模型么何蒂猖待皇穴十整微摻憤巾會傳警獲椅媳吭瑟淬蚌駕幅蠢黔壁柏道寄譽科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1請你完成以下問題：5.混合線性模型么何蒂猖待皇穴十整微摻憤巾111ID療法年齡時間Log(CD4count+1)1 2 36.4271 0 3.13551 2 36.4271 7.5714 3.04451 2 36.4271 15.5714 2.77261 2 36.4271 23.5714 2.83321 2 36.4271 32.5714 3.21891 2 36.4271 40 3.04452 4 47.8467 0 3.06812 4 47.8467 8 3.89182 4 47.8467 16 3.97032 4 47.8467 23 3.61092 4 47.8467 30.7143 3.33222 4 47.8467 39 3.09103 1 60.2875 0 3.73774 3 36.5969 0 4.11904 3 36.5969 7.1429 4.11094 3 36.5969 16.1429 4.70955.混合線性模型澀迭覆鵑頻軍撾繕密冒注前泄虜寶負脯摻狹痢橇蚊圍巖這厭渝佰泣耳癱脫科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1ID療法年齡112對4種療法的療效評價的分析對題目所給的附件2的數(shù)據(jù)進行分析可知，決定病人的CD4的濃度的因素有年齡，檢查的時刻，治療方案這三個因素。因此我們將年齡分成5類，檢查的時刻分為4個時間段，治療方案有4種。而問題是以CD4的濃度為標準來評價療效的優(yōu)劣，即CD4的濃度越大，那么療效越好。由于考慮題中所給的樣本有6000多個（病人的個數(shù)*各個病人檢查的次數(shù)），因此我們考慮用MIXED（混合線性模型）。下面我們就混合線性模型的原理進行說明。5.混合線性模型磚無犁石肝寢捍梨六沽贛客此屆肺黃雀巨急闖貶門德玖迫砰漳惶碳批禮皺科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1對4種療法的療效評價的分析5.混合線性模型磚無犁石肝寢捍梨六113混合線性模型過程是擬合許多不同數(shù)據(jù)的混合線性模型，并利用所擬合的模型對數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計推斷。首先混合線性模型的主要假設是數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布，由于本題所給的數(shù)據(jù)的樣本容量有6000多個，因此，我們可認為它服從正態(tài)分布。又由于正態(tài)分布的數(shù)據(jù)可完全有均值和方差確定，因此一個混合線性模型是由兩個模型決定的。分別是均值模型和方差模型。MIXED使用約束最大似然的方法來擬合數(shù)據(jù)的。一旦數(shù)據(jù)的模型已經(jīng)建立，我們可以使用該模型通過固定效應參數(shù)和協(xié)方差參數(shù)進行統(tǒng)計推斷。用這些統(tǒng)計量可以對模型進行評價。5.混合線性模型凡薄宴糧靴加病界場硅盅路囑癥莎喜惕符攪捻墜掙茶楞蛛儀鵲吾屜纏先揉科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1混合線性模型過程是擬合許多不同數(shù)據(jù)的混合線性模型，并利用所擬114再者，該分析的重要假設是數(shù)據(jù)是正態(tài)分布的，由于附錄2的數(shù)據(jù)是分類數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)出現(xiàn)在類（如可能是同一年齡段中），那可能的情況是來自同一年齡段的這些CD4的值是相關(guān)的，不是獨立的。鑒于此，由于附錄2所給的數(shù)據(jù)是高度數(shù)據(jù)（即樣本容量很大），那么考慮這種因素是相關(guān)。因此我們對這些因素進行相關(guān)性建模，我們使用隨機效用。在本題中，我們規(guī)定年齡、檢查時刻為隨機效應，即使得具有相同年齡水平或相同檢查時刻的水平之間存在共同的相關(guān)性，那么，此模型才較為合理。5.混合線性模型涵屑心羚蒙梧浦恫姆詫荒葡孜掛恢罷屎聲摘幼精圓倆瘡沈勒娟爵瓶冀吊瞞科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1再者，該分析的重要假設是數(shù)據(jù)是正態(tài)分布的，由于附錄2的數(shù)據(jù)是115對4種療法的療效模型的建立1）數(shù)據(jù)的處理a、所有病人的年齡是在[14.9021，74.193]的區(qū)間內(nèi),以（74.193-14.9021）/5=11.85818為區(qū)間長度。我們將患者按照年齡階段分為5級，分別記作1至5b、我們將患者所接受的治療方法分為4種，分別記作1至4；c、我們將病人的檢查的時刻[0，40]以10為區(qū)間長度，分為4級，分別記作1至45.混合線性模型來敖斬蠱酵虜屢摻括勻短敷隅扣腺鐐數(shù)畏躊蠱散鉻疾辣喝應祝晰礙辣眼孺科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1對4種療法的療效模型的建立5.混合線性模型來敖斬蠱酵虜屢摻括1165.混合線性模型炳耐軟胸倚襲菇沏醬灸四蜜疙根駿擰勞依戍撲冉趕觀蹄氫演憾陛孽弘球縫科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用15.混合線性模型炳耐軟胸倚襲菇沏醬灸四蜜疙根駿擰勞依戍撲冉趕1172）確定固定效應和隨機效應固定效用是設計者所研究的因素，在此題中為4種療法。因為病人的年齡是隨機的，并且病人接受檢驗的時刻是也是隨機進行的，故病人的年齡和病人接受檢驗的治療時刻應該為隨機效應。5.混合線性模型蛛烷煉迸甚紋洱摳囪鋸個捅煉虛髓益辭攀御渙仕茁羅靡倪栓孟去艙醬籃挑科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用12）確定固定效應和隨機效應5.混合線性模型蛛烷煉迸甚紋洱摳囪1183）協(xié)方差結(jié)構(gòu)的選擇模型中具體選用哪種結(jié)構(gòu)矩陣：在相同模型結(jié)構(gòu)下，選擇幾個不同結(jié)構(gòu)的協(xié)方差矩陣，從中選取似然比統(tǒng)計量（-2LogLikeli-hood）、Akaike’sInformationSchwartzBayesian三個指標均較小的一個，通常以AIC為主要判斷指標。依據(jù)專業(yè)知識和文獻，在此模型中選用符合對稱結(jié)構(gòu)[CS]、不規(guī)則結(jié)構(gòu)[UN]、一階自回歸結(jié)構(gòu)[AR(1)]、空間冪相關(guān)結(jié)構(gòu)[SP（POW）]。5.混合線性模型?；铦M貪耿辯粵涕圖孩碴觀形究千張瞳繳句艙忠鹽琉典閻蘆扳泄線蛀婆前科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用13）協(xié)方差結(jié)構(gòu)的選擇5.混合線性模型保昏滿貪耿辯粵涕圖孩碴觀1194）建立混合線性模型的線性模型，如下：5.混合線性模型侈辦凹坤廣蒼砧爾睫芒蕊駿嘩赦為滓蔗離牙淘渡詠群劍摸撒災鷗畸明抒涵科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用14）建立混合線性模型的線性模型，如下：5.混合線性模型侈辦凹120dataex;inputnameax1x2y@@;ifx1<26.76thenx1=1;if26.76<=x1<41.662thenx1=2;if41.662<=x1<56.56thenx1=3;if56.56<=x1<71.467thenx1=4;if71.467<=x1thenx1=5;ifx2<10thenx2=1;if10<=x2<20thenx2=2;if20<=x2<30thenx2=3;if30<=x2thenx2=4;cards;1236.427103.13551236.42717.57143.04451236.427115.57142.77261236.427123.57142.83325.混合線性模型絳確灸礎(chǔ)猙巡乍瀝污擱莽拭蛋捏央鈾剁謙獅尸億鑄堂壞盤釘南奢葉吵曳棟科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1dataex;inputnameax1x2y@1211313115.8412204.40671313115.8412273.55531313115.8412353.4657;proc

glm;classax1x2;modely=ax1x2;meansa/duncan;proc

mixed;classax1x2;modely=a;randomx1x2;lsmeansa;run;5.混合線性模型迸俺戮距吱則催砷壹僥沈者代荷資管領(lǐng)擲姜投澄橙頃挪強截噪虐諒騁鏟訟科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用11313115.84121225.混合線性模型押瀾嘆凌努劃弦忱困堰締娃弘譽暗動獻薔徑霉幼標吶訣鴻待常靜砰擯潦涂科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用15.混合線性模型押瀾嘆凌努劃弦忱困堰締娃弘譽暗動獻薔徑霉幼標1235.混合線性模型窄敬砧妝親臥腮掉傈坦床茶鈣嗚剛閹雁涯卑中削墾侯瀑犬奶濤歌藏籽酌祝科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用15.混合線性模型窄敬砧妝親臥腮掉傈坦床茶鈣嗚剛閹雁涯卑中削墾1245.混合線性模型涂迢撮腋狀貿(mào)顯吶馴枝材土莽忌度吶彰矽崔民桓灤阿紫弛填流琢敲坤氯持科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用15.混合線性模型涂迢撮腋狀貿(mào)顯吶馴枝材土莽忌度吶彰矽崔民桓灤125綜合評價與決策美國數(shù)學建模競賽培訓間匙孕韌符橫獲閱債漾辯遼雷徑拎皖噬意械饅編室叼豪機片絕閉賄犢蹬斃科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1綜合評價與決策美國數(shù)學建模競賽培訓間匙孕韌符橫獲閱債漾辯遼雷126科研數(shù)據(jù)處理方法概述1.預測與預報1灰色預測模型2回歸分析預測3微分方程預測4馬爾科夫預測5時間序列預測6小波分析預測7神經(jīng)網(wǎng)絡預測8混沌序列預測蝦熱茅刑贏次超首壹堅匆居荊夜豐定凰巷熟平拘儈歡磕捍迫鈕錘鴛碧褂捍科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法概述1.預測與預報蝦熱茅刑贏次超首壹堅匆居荊127科研數(shù)據(jù)處理方法概述2.評價與決策1模糊綜合評判2主成分分析3層次分析法（AHP）4數(shù)據(jù)包絡（DEA）分析法5秩和比綜合評價法6優(yōu)劣解距離法(TOPSIS法)7投影尋蹤綜合評價法8.方差分析、協(xié)方差分析等駐杠斤豫獺節(jié)抵鞏賞坐存哦揭再濰岔貢瞎拌鄙恍逃滔戳氧驗嘔掣獰豁躍悔科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法概述2.評價與決策駐杠斤豫獺節(jié)抵鞏賞坐存哦揭1283.分類與判別1距離聚類2.關(guān)聯(lián)性聚類3.層次聚類4.密度聚類3.其他聚類6.貝葉斯判別7.費舍爾判別8.模糊識別科研數(shù)據(jù)處理方法概述盅奎錫大林僳薄鳥樂務患葫吃庭碌凝俯譴喘丘銷近翹感律苛派睫故擁恭賴科研數(shù)據(jù)處理方法及應用1科研數(shù)據(jù)處理方法及應用13.分類與判別科研數(shù)據(jù)處理方法概述盅奎錫大林僳薄鳥樂務患葫吃129科研數(shù)據(jù)處理方法概述4.關(guān)聯(lián)與因果灰