评价两种预测模型
判断预测方法优劣
摘要
本文围绕着数据预测方法的评论问题展开讨论，采用数理统计学中假设检验的方法来评价四个时段两种预测方法的准确性，得到方差分别与实测值进行比较建立了模型1，对两种预测方法的准确性作出了定量的分析。若分四个时段来评价两种预测方法的准确性，在不同的时间、时段有不同的评价结果；然后继续采用数理统计学中的假设检验方法，将两种预测方法中的预测数据分别与实际值作差，得到每一天中的不同时段的差值，再求出这些差值的平均值，把这两组差值的平均值进行检验，并且作出比较。最后，得出最终结果：预测方法一比预测方法二预测出的结果更好一些。
关键词：预测假设检验平均值
1 问题重述
数据预测对我们的学习工作和日常生活有重要作用!。但准确、及时地对未来数据作出预测是一个十分困难的问题，广受世界各国的关注。我国某地观测站正在研究某项数据的预测方法，即每天按四个不同的时段在观测点对这项数据进行观测。这些位置位于东经120度、北纬32度附近的53*47的等网格点上。同时设立91个观测站点实测这些时段的实际数据!由于各种条件的限制! 站点的设置是不均匀的。观测站希望建立一种科学评价预测方法好坏的数学模型与方法。观测站提供了41天的两种不同方法的预报数据和相应的实测数据。预报数据在文件夹FORECASE中，实测数据在文件夹MEASURING 中。其中的文件都可以用Windows系统的“写字板”程序打开阅读。其中文件名为
中包含2002年6月18日采用第一种方法预报的第一段数据(其数据为
该时段各网格点的雨量)，而f6183_dis2中包含2002年6月18日采用第二种方法预报的第三时段的数据。MEASURING中包含了41个名为<
日期>.SIX的文件! 如020618.SIX表示2002年6月18日的连续4 个时
段各站点的实测数据! 这些文件的格式是：
站号纬度经度第1段第2段第3段第4段58138 32.9833 118.5167 0.0000 0.2000 10.1000 3.1000 58139 33.3000 118.8500 0.0000 0.0000 4.6000 7.4000 58141 33.6667 119.2667 0.0000 0.0000 1.1000 1.4000 58143 33.8000 119.8000 0.0000 0.0000 0.0000 1.8000
58146 33.4833 119.8167 0.0000 0.0000 1.5000 1.9000 ……
现在观测站要求建立一个合适的数学模型来对这两个预测方法进行评估，并且对这两个方法进行判断优劣。
2、模型假设
（1）观测站的设立的位置对观测数据不构成任何影响；
（2）实际测量所得的数据都准确无误，没有误差；
（3）设置的网格点是一个质点。
3、符号说明
x
i1、x
i2
、x
i
实
：分别为预测方法一、二和实际数据的样本；
H
0、H
1
：模型1中假设检验的原假设和备用假设：
1
x、2x、实x：各组数据的总平均值；
S2
1、S2
2
、S2
实
：各组数据的方差；
μ：数据的检验统计量；
n1、n2、n实：样本个数；
zs1、z2、zs3、zs4:四个时段所测得的真实值；
yc11、yc12、yc13、yc14：预测方法一预测的各个时段的预测值；yc21、yc22、yc23、yc24：预测方法二预测的各个时段的预测值；cz11、cz12、cz1、3cz14：预测方法一预测的各个时段的预测值与实际值的差值；
cz21、cz22、cz23、cz24：预测方法二预测的各个时段的预测值与实际值的差值；
cz1、cz2：两种预测方法预测的各个时段的预测值与实际值的差值的平均值。
4、模型分析
对于评价两种数据预报方法的准确性问题， 我们首先对两种数据预报方法所测得数据做了分析， 两组数据均与实测数据有关。因此，我们将实测数据作为中间量， 运用统计学中相关知识将两种模型的准确性做出评价。 同时，我们对两种预报方法所得数据和实测数据分别进行了拟合，对两种方法的准确性进行了定性的分析和评价。
5、模型的建立与求解
5．1 从每一天的不同时段来考虑：
观察所给的数据，据有关资料可知， 这些数据符合正态分布。 将两种数据预报方法中的数据作为两个样本x 11、 x 12…，x 21、x 22…, 实测数据作为样本x 1实、x 2实… 样本之间是相互独立的。并将每一天的数据作为一个数据集输入到SAS 软件中，得到41张数据集。 检验假设 H 0：x 1=x 实
H 1：x 2=x 实
检验H 0： m 1=m 实： 计算1x =
1
1
n ∑=1
11x i i
x
实
x =实
n 1∑=实实x i i
1
x
s 21
=1
1n ∑=-1
1
i 1)1(x i
x x
）2
s 2实
=
实
n 1∑=-实实
实）x 1
i i x (x 2
检验统计量为： μ=
）实
实n x 1n 1(
x 11+-/σ
在假设为真时,服从(0,1)分布,对于给定的信度а,查正态分布表,得 μ0再由实测数据和预测方法1所得的数据算出μ值。当μ>μ0时则拒绝原假设H 0；反之，则接受原假设H 0。 同理检验： 假设H 1
观察所给的数据表可知： 预测值和实测值方差变化不大， 以σ2记
之。由于σ未直接给出，而n 实 n 1 n 2都很大， 因此可用
来代替，于是做统计量
和
给出信度а的值，将μ1、μ
2
进行比较，
其中接近μ
的方法就比较准确。
以上便是我们给出的评价模型1
观测站将24小时数据情况分成了四个时段来预测数据#，我们对这四段分别进行讨论来确定具体在哪个时段哪种预报方法更准确。因为要检验两种预测方法哪个准确， 所以我们在所有的数据中随机抽取几组数据用上面建立的模型来讨论哪种方法比较准确。
抽取数据和计算过程如下：
（1）6月18日的数据对雨量预测的两种方法进行评价第一时段经过数据处理得到：
x
1=0.0341 ， x
实
=0.0176 ， x
2
=0.0343；
s2
1=0.0053，s2
2
=0.0055，s2
实
=0.1007；把这些算出的量代入
模型1得μ
1=0.484μ
2
=0.489
给出信度а=0.05，差正态分布表，得临界值μ
0=5.991，因为μ
1
和
μ
2
都小于临界值，要比较就要看哪个值更接近临界值点，靠近临界值点的那个数据，它的预测方法比较准确。在本例中第一种方法比较准确。
第二、三、四段的得计算方法和第一段的计算方法相同，可以得到表1:
（2）对7月8号的数据预测数据进行评价，其计算方法和6月18号的计算方法一样得到表2:
根据表1和表2可以看出：
在6月18日全天的数据预测来看，第一、四时段是第一种预测方法比较准确；第二、三、时段是第二种预测方法比较准确。在7月8日全天的预测中，第一、二、三时段的预测中，第一种预测方法比较准确；在第四时段的预测中，第二种方法比较准确。这就说明对每一天的四
个时段进行评价，不能评价出具体哪种预测降雨量方法准确。
在对于不同时间、时段的分析中，两种预测方法都有其相对准确的时段。我们不能仅凭某一时段的分析来说明其预测方法的优劣。 5．2 对41天的四个时段做整体评价：
首先，我们将这些样本全部用SAS 软件整合到一张数据集上。继而，将这些实测数据和预测数据分别作出差值。然后分别求这些差值在四个不同时段的平均值。这张数据集包含有变量zs1 zs2 zs3 zs4 yc11 yc12 yc13 yc14 yc21 yc22 yc23 yc24 cz11 cz12 cz13 cz14 cz21 cz22 cz23 cz24 1cz 2cz 等变量。 数据集的每一列都有41天*91个观测点共3721个数据。
cz11=|yc11-zs1|; cz12=|yc12-zs2|; cz13=|yc13-zs3|; cz14=|yc14-zs4|; cz21=|yc21-zs1| cz22=|yc22-zs2|; cz23=|yc23-zs3|; cz24=|yc24-zs|;
1cz =∑=4
1141i i cz
2cz =∑=4
1
241i i cz
最后，将两组数据cz1和cz2用SAS 软件进行分析：
在这个检验假设中先给出原假设Mean(cz1-cz2)=0,置信度95%
运行得到的结果如下：
得到的P值为0.0032
小于0.05，故原假设Mean(cz1-cz2)=0不成立，备择假设
Mean(cz1-cz2)~=0成立。
得出结论：这两种预测方法不等价。
再启用备用假设中的Mean(cz1-cz2)<0作为下一个假设检验的原假
设，置信度95%
运行得到结果如下
得到的P值为
0.9984大于0.005，故此假设检验中的原假设Mean(cz1-cz2)<0成立,即有预测方法一所预测得的数据与实际值的差值的平均值比预测方法二所预测得的数据与实际值的差值的平均值要小，进而说明预测方法一比预测方法二更好。
6、模型的评价
本模型采用了数理统计学中的假设检验分析法，对这些大量的数据有了一个比较全面的统计。但是，美中不足。图像作为一个反映真实情
况的手段之一，在这篇论文中一幅图像都没有用到。还有，在模型2中的置信度是人为给出的，难免会有一些偏差。我认为这篇论文的改进方向是：用这些数据适当的做出一些图像，能够更好的说明问题。
7、参考文献
【1】吴赣昌，概率论与数理统计，北京：中国人民大学出版社，2008 【2】姜启源，数学模型（第二版），北京：高等教育出版社，1992 【3】李平东李照会张翠英，雨量预报方法的评价模型，2005年大学生建模大赛
8、附录
在SAS软件中所用的程序：
（1）数据的横向合并
Data A020618;
Merge B020618 c6181 c6182 c6183 c6184 d6181 d6182 d6183 d6184; Run;
(2)数据的纵向合并
Data A;
Set A020618 A020619 ...A020628 A020701 (020730)
Run;
(3)模型一中对6月18日和7月8日的数据的分析结果
6月18日
7月8日
胜任力素质模型在人力资源管理中的运用
胜任力素质模型在人力资源管理中的运用2012-2-22 15:57:11 来源：《现代企业文化·理论版》2011年第10期 刘颖 在管理人才的识别、选拔与任用过程中，必须解决几个问题：一、什么样的能力素质才能胜任某类别某职位的工作，这是选拔标准问题，即胜任力模型；二、用什么样的手段与方法才能识别能力素质，这是选拔方式与手段问题，即测评工具；三、具有什么样绩效的人才算优秀，这是绩效考核问题；四、如何知道管理人员缺乏什么能力与素质，从而进行针对性的缺口培训，这是培训体系问题。在这四个问题中，胜任力模型是构建整个人力资源管理系统的基础与起点，为企业人力资源管理系统和其他业务板块的有效运行提供了有力支持。 胜任特征（Competency）是能将某一工作（或组织、文化）中有卓越成就者与表现一般者区分开来的个人的深层次特征。这些特征是人格特征中深层且持久部分，可以迁移到不同的情况中，并且能持续相当长的时间，因此胜任特征能预测个体的行为表现及工作绩效。胜任特征自上至下可包括6层面的构成要素：知识、技能、社会角色、自我概念、特质和动机。 在人力资源管理体系中，胜任力模型可以运用在五大方面： 员工胜任力模型在招聘甄选中的应用 基于胜任力模型的招聘甄选除了采用既定的工作标准与技能要求进行招聘评价外，还要依据岗位胜任力要求考察候选人具备的素质，以便“让合适的人做合适的事”，进而在选对人的基础上，建立基于胜任力的招聘甄选决策流程，构建基于胜任力的人力资源管理系统。 基于胜任力模型的招聘甄选优势还表现在：扭转了过于注重人员知识和技能等外显特征的招聘重点，使得人才的核心特质和动机成为招聘选拔的重点；基于岗位胜任特征模型的人员招聘机制建立在企业发展愿景、企业价值观和工作分析
(完整word版)模糊神经网络的预测算法在嘉陵江水质评测中的应用2
模糊神经网络的预测算法 ——嘉陵江水质评价 一、案例背景 1、模糊数学简介 模糊数学是用来描述、研究和处理事物所具有的模糊特征的数学，“模糊”是指他的研究对象，而“数学”是指他的研究方法。 模糊数学中最基本的概念是隶属度和模糊隶属度函数。其中，隶属度是指元素μ属于模糊子集f的隶属程度，用μf(u)表示，他是一个在[0,1]之间的数。μf(u)越接近于0，表示μ属于模糊子集f的程度越小；越接近于1，表示μ属于f的程度越大。 模糊隶属度函数是用于定量计算元素隶属度的函数，模糊隶属度函数一般包括三角函数、梯形函数和正态函数。 2、T-S模糊模型 T-S模糊系统是一种自适应能力很强的模糊系统，该模型不仅能自动更新，还能不断修正模糊子集的隶属函数。T-S模糊系统用如下的“if-then”规则形式来定义，在规则为R i 的情况下，模糊推理如下： R i:If x i isA1i,x2isA2i,…x k isA k i then y i =p0i+p1i x+…+p k i x k 其中，A i j为模糊系统的模糊集；P i j(j=1,2,…,k)为模糊参数；y i为根据模糊规则得到的输出，输出部分（即if部分）是模糊的，输出部分（即then部分）是确定的，该模糊推理表示输出为输入的线性组合。 假设对于输入量x=[x1,x2,…,x k]，首先根据模糊规则计算各输入变量Xj的隶属度。 μA i j=exp(-(x j-c i j)/b i j)j=1,2,…,k;i=1,2,…,n式中，C i j，b i j分别为隶属度函数的中心和宽度；k为输入参数数；n为模糊子集数。 将各隶属度进行模糊计算，采用模糊算子为连乘算子。 ωi=μA1j（x1）*μA2j（x2）*…*μA k j i=1,2,…,n 根据模糊计算结果计算模糊型的输出值y i。 Y I=∑n i=1ωi(P i0+P i1x1+…+P i k xk)/ ∑n i=1ωi 3、T-S模糊神经网络模型 T-S模糊神经网络分为输入层、模糊化层、模糊规则计划层和输出层四层。输入层与输入向量X I连接，节点数与输入向量的维数相同。模糊化层采用隶属度函数对输入值进行模
吉利汽车胜任力素质模型
吉利汽车胜任力素质模型 管理者素质模型指标详细描述： 指标名称：战略导向 指标定义：深入理解并认同吉利集团的发展目标和战略，以此作为工作的出发点，指导具体的决策与行动，确保各项经营管理活动与集团总体发展战略相一致。 指标理解： ·它表现为理解集团战略、认同集团战略、落实与推动集团战略、关注集团未来发展的意识和行为； ·（高层）它不仅强调要充分理解、认同，大力推动、落实集团战略，更强调在自身分管的专业领域积极为 集团的未来发展献计献策，参与集团战略制订。 行为等级行为等级关键词及典型行为示例 4级（高层）思考与参与战略 分析行业发展方向及外部环境变化对集团的影响，对集团战略调整提出专业性、建设性的意见和建议 不断思考和评估既定战略是否适应内外部环境（政策、市场、技术等）变化，并积极采取行动避免或减少风险 敏锐识别自身分管领域的政策、制度、流程是否能有效支撑集团战略，并适时做出相应调整 3级落实与推动战略 结合集团战略对自身分管领域的前瞻性要求，拟定本领域的工作重点和发展规划 运用集团战略指导自身分管领域的具体经营管理工作，始终关注工作方向与战略的一致 性，并进行及时调整 根据集团阶段性战略重点，调整相关资源（如组织架构、人力资源、技术设备等），为集团战略实现提供支撑 2级理解与认同战略 关注集团发展战略的最新变化和动态调整，主动思考集团战略变化对自身的最新要求积极学习集团最新战略文件，认真领会集团战略精神 认同集团下一步的发展规划，并思考自身工作如何与集团总体战略相配合 1级漠视与质疑战略 对于集团的未来战略定位不理解，不清楚集团战略发展的重点和核心 对于集团的战略执行和落实不到位，只关注分管领域眼前利益 不认同集团战略目标，对于集团的战略目标实现缺乏信心 补充点
员工胜任素质模型
2．1 通用能力三级定义 2．1．1 亲和力 亲和力是指个人通过自身的言谈举止给他人一种易于接近的感觉。其分级行为表现如表2-1所示。 表2-1 亲和力分级行为表现 分级 行为表现 备注 1级 1．与人交往，始终有一种谦和的态度 2．在倾听别人讲话时，从不打断别人 本分级定义适用于 人力资源管理人员、 销售人员、客服人员 2级 1．与人交往时，心态积极、乐观，并能很好地把握交谈的气氛 2．能耐心解决客户或同事遇到的问题，并提供一些建设性的参考意见 3级 1．能够将与他人交往的经验和技巧与下属人员分享 2．能够通过一定的交往技巧和亲和魅力，促成与同事、客户的合作关系 2．1．2 影响力 影响力是指相关人员说服或影响他人接受某一观点、推动某一议程或领导某一具体行为的能力。其分级行为表现如表2-2所示。 表2-2 影响力分级行为表现 分级 行为表现 备注 1级 能清晰地陈述相关事实，并呈现经过充分准备的合理案例，可以运用直接证据（如关于 实质特征的数据、意见一致的范围与利益等）支持个人观点，从而说服对方作出承诺或保证 2级 1．通过指出他人的忧虑、强调共同利益来说服他人 2．能预期别人的反应，可以根据需要运用适当的风格和语言应对 3．能用案例或论据创造出“双赢”的局面，进而实现双方的目标 3级 1．与第三者或专家结成联盟，并建立幕后支持，以构成影响别人行为的有利态势 2．精心策划事件以间接影响他人（如计划时间的安排、策划关键事件、预测有关关键联 盟的提议、影响证言等）
2．1．3 沟通能力 沟通能力是指个人能正确倾听他人倾诉，理解其感受、需要和观点，并做出适当反应的能力。其分级行为表现如表2-3所示。 表2-3 沟通能力分级行为表现 分级行为表现备注 1级1．不善于抓住谈话的中心议题 2．自己的观点表达不够简洁、清晰 3．以自我为中心，缺乏对他人应有的尊重 4．在沟通中，能够基本理解、使用相关的专业词汇 2级1．能够以开放、真诚的方式接收和传递信息 2．了解交流的重点，能通过书面或口头的形式、用清楚的理由和事实表达主要观点3．尊重他人，能在倾听别人的意见、观点的同时给予适时的反馈 4．在沟通中，能够理解、使用相关的专业词汇 3级1．与人沟通时的语言清晰、简洁、客观，且切中要害 2．针对不同听众能采用不同的表达方式，从而以取得一致性结论3．善于说服他人，能有效化解矛盾和抱怨 4．能拓展并保持广泛的人际网络 5．熟练掌握专业词汇，能够阅读、理解与专业相关的各种资讯 2．1．4 执行能力 执行能力是指相关人员在工作中能迅速理解上级的意图，进而形成目标并制定出具体可行的行动方案，然后通过各类资源的合理利用和对任务优先顺序的安排，保证方案的高效、顺利实施，并努力达成工作目标的能力。其分级行为表现如表2-4所示。 表2-4 执行能力分级行为表现表 分级行为表现备注 1级 1．能够根据企业或上级的明确要求，结合本岗位的职责，确定自己的短期工作目标 2．能分解工作目标，较好地协调和控制工作进度，并能顺利高效地完成各项任务
长江水质的评价和预测模型确定版
《经济数学模型》结业论文 学 院： 计算机工程学院 班 级： 14级计算机科学与技术2班 学生姓名： 余安琪 学 号： 2014404010218 课程题目： 长江水质的综合评价与预测 完成日期： 2015 年 12 月 12 日 指导教师评语: 成 绩: 教师签名: JINGCHU UNIVERSITY OF TECHNOLOGY
目录 1、问题的提出 (1) 2、问题的分析 (1) 3、模型假设 (2) 4、符号说明 (2) 5、模型建立 (3) 5.1污染物分指数的计算 (3) 5.2各污染物权重计算 (3) 5.3水质综合污染物指数计算 (5) 5.4污染物浓度计算 (5) 6、模型求解 (7) 7、模型有缺点和改进方向 (15) 8、建议意见.............................................. 错误！未定义书签。 9、总结.................................................. 错误！未定义书签。参考文献................................................. 错误！未定义书签。附录（表1、表2）........................................ 错误！未定义书签。
长江水质的综合评价与预测 摘要 本文针对“长江水质评价和预测”问题,首先概括地介绍了这个问题的立意与背景,建立了一个综合评价模型，提出了水质质量指数概念,把影响水质的因素量化，并利用了模糊数学的层次分析法分析各因素权重,通过做加权平均,得出水质质量分指数量化值，从而对长江水质作出了定量的综合评价,并分析各地区的污染状况。巧妙的建立了一个流速、流量、河长与浓度的关系,从而得出没有污染时,观测点的理想值,并作出对比图像,简单明了的分析出长江主要污染物高锰酸盐和氨氮污染源所在地区。根据灰色系统理论,建立GM(1,1)预测模型,利用长江前十年各等级水质所占河长及百分,预测出各等级水质未来十年所占河长。另外，在模型三的基础上，建立了多元线形回归模型，较好的解决了若未来十年长江干流第IV类和第V类水的比例控制在20%以上，且没有劣V类水，每年需要处理的污水量的问题。 【关键词】:长江水质；水质类型;综合评价与预测;水质模型分类；综合评价灰色预测
如何构建胜任力素质模型
随着企业的迅猛发展，员工人数大增，人浮于事的问题日益明显，严重阻碍了企业的稳步快速发展，加之为响应国家企业减编号召，公司将人员减编提上议程。但是应该“减”哪些员工，如何对员工进行科学准确的能力评价，如何搭建科学规范的胜任力素质模型就成为企业管理者关注的焦点。基于此，搭建科学规范的胜任力素质模型对员工进行科学客观的能力评价就显得迫在眉睫。科学规范的胜任力素质模型可以公平、公正的评价人员，对人员配置起到真正的指导作用。由此可见，搭建科学规范的胜任力素质模型是企业精简员工，着重培养有能力员工的重要手段。本文是人力资源专家——华恒智信为某能源电力公司搭建胜任力素质模型的项目纪实。 【客户行业】能源电力公司 【问题类型】胜任力素质模型 【客户类型】大型国有企业 【客户背景】 某能源有限公司隶属于某大型能源国有企业分公司，位于陕西省某市。公司依托集团公司煤、电、路、港、航一体化的资源优势，按照“点、线、面”相结合的方针策略，致力于打造“低碳环保、技术领先、世界一流的数字电站”。公司负责承建多个项目，是国家西部大开发经济发展的重要力量。经过十三年的发展，已成为具有一定规模的跨地区、跨电网的全国性发电企业，业务发展遍及国内15个省区及1个海外地区，拥有全资、控股、参股企业近50家（含托管），目前，公司员工数量近千人，涵括技术人员、管理人员、基层劳务人员等多个层次类型，安全生产经营形势良好，经济效益明显，正向着“国际一流发电企业”的战略目标稳步推进。 随着企业的迅猛发展，员工人数大增，人浮于事的问题日益明显，同时，为响应国有企业减编的号召，该公司也将人员减编提上议程，但是，应该“减”哪些人、如何有效评价员工各方面的能力成了管理者的难题，因此，该公司力邀人力资源专家—华恒智信进驻企业，帮助企业设计一套能落地的员工胜任力素质模型。 【客户需求及分析】 该能源公司面临着员工数量过剩、大量人员闲置的问题，严重影响了企业前进的步伐。公司的发展虽然蒸蒸日上，效益和产量也连获佳绩，但公司员工的过多过剩却分流了一大部分收益，导致公司的利润停滞不前，甚至出现滑坡。同时，在国家精简人员政策的号召下，公司也将人员减编和优化人力资源配置提上了管理日程。基于此，公司引入了外部相对较为科学规范的胜任力素质模型，对员工能力和素质进行有效评估，并以此为人员减编、人力资源配置提供科学依据，将一些不能胜任岗位的人员辞退、调到适合的岗位或是调到一些边缘性岗位上，并培养、重用一些真正有能力的员工。 但是，是应用胜任力素质模型的过程中，公司领导发现，外部的胜任力素质模型都是定性描述，比如解决问题能力的等级划分中，一级的评价标准是“能提出一些解决问题的思路，并取得一定的效果”，二级的评价标准是“能提出比较好的解决问题的思路，并能解决一些问题”，这些定性描述在实际应用的过程中很难划分几个等级之间的差异，虽然有各个等级的划分标准，但是，用的过程中受评价人员的主观因素影响较大，难易准确划分人员能力的等级。对用一个员工的表现，有的评价人员要求比较严格，认为其解决问题能力处于一级水平，而有的评价人员要求较为松散，可能会认为其解决问题的能力处于二级水平。这样，就造成了人员评价的不公平性。同时，员工也不清楚自身的提升方向，不知道公司鼓励员工做哪些工作或是怎样做工作，也不知道哪些工作行为是不好的。虽然有的外部胜任力素质模型，在等级划分上相对比较科学，但是又不太适合该能源公司的工作及人员特点，用该公司张总的话说，不是“太学术”就是“无法落地”。基于以上问题，该公司的管理者提出建立一套定制式的、能落地的胜任力素质模型，以公平、公正的评价人员，对人员配置起到真正的指导
岗位胜任力模型评估测试题库
抗压能力测评 序号题目 1 如果我无法更换现在的工作，那么即使这份工作再差，我也会努力让自己喜欢它。 A完全不符合B不太符合C有点符合D比较符合E完全符合2 如果让我放弃眼前熟悉的工作，去从头开始接受某个新任务，我会感到很兴奋。 A完全不符合B不太符合C有点符合D比较符合E完全符合3 我不怕别人在背后说我的闲话，因为我做事的目的并不是为了让他们感到满意。 A完全不符合B不太符合C有点符合D比较符合E完全符合4 我喜欢做事，喜欢不停地工作，我享受工作，从中获得了真正的快乐。 A完全不符合B不太符合C有点符合D比较符合E完全符合5 我善于跟别人合作，巧妙地利用他们的力量来帮我解决麻烦，而不愿单打独斗。 A完全不符合B不太符合C有点符合D比较符合E完全符合6 不快乐的时候，我就去做事，让自己忙碌起来，这样就会慢慢地忘却烦恼。 A完全不符合B不太符合C有点符合D比较符合E完全符合7 我现在既没有肠胃的毛病，晚上的睡眠也很好，肌体的各项生理功能运转也很正常。 A完全不符合B不太符合C有点符合D比较符合E完全符合8 工作中，我喜欢尝试使用新的方法，即使因此要多费时间和精力也在所不惜。 A完全不符合B不太符合C有点符合D比较符合E完全符合9 当我感到苦闷的时候，我会向别人倾诉，听取他们建议，而非默默地发愁。 A完全不符合B不太符合C有点符合D比较符合E完全符合10 我觉得自己有能力改变别人对我的看法，让他们喜欢我和理解我，而不是来为难我。 A完全不符合B不太符合C有点符合D比较符合E完全符合11 我很喜欢自己，觉得自己有许多优点，而不太局的自己有什么致命的缺点。 A完全不符合B不太符合C有点符合D比较符合E完全符合12 我相信，除了生命以外，所有其他的东西都不重要，都是可以被舍弃的。 A完全不符合B不太符合C有点符合D比较符合E完全符合13 我相信任何问题都会有办法来解决它们，而且我相信我一定能找到这个解决的办法。 A完全不符合B不太符合C有点符合D比较符合E完全符合14 我没有必须要坚持的东西，只要对我有好处，我可以随时改变自己的态度。 A完全不符合B不太符合C有点符合D比较符合E完全符合
20种常见胜任素质模型
胜任素质模型中20种常见素质 企业人力资源部在建立素质模型过程中，经常参考的20种常用素质列举如下——灵活性具有适应不同环境、不同个性或不同人群，并有效工作的能力。灵活性需要对一件事情不同甚至相反看法的理解与欣赏，使自己的方法适应环境的变化，并保持自己对公司或工作要求的一致性或开放程度。 1. 承认灵活性的必要 2. 灵活地运用标准 3. 采取一定战术 4. 采取特别的战略 影响能力 为了使他人赞成或支持说话者的议程所采取的说服、识别人信服、影响或强迫它人的办法。 1. 采取了单项行动去说服 2. 采取了多项行动去说服 3. 运用非直接影响 4. 运用复杂的影响策略 诚实正直 一个人所行的与他所说的一致，即他或她“言行一致“，公开、直接地沟通自己的意图、观点和感觉。对把问题谈开、诚实持欢迎态度，即便是在与外方艰难地谈判之时。 1．对于工作环境的态度坦诚
2．所采取的行动与自己所相信的价值观一致 3．当为难或有阻力时仍能照自己所信服的价值观行事 4．基于所信仰的价值观所采取的行动可能会造成大损失或冒险。 人际理解能力 即想去理解他人的愿望，是一种对非表达出或部分表达出的想法、感觉、关切点的准确认识与理解。 1. 对现有情感或明显内容有所理解，但却不是两者都能理解。 2. 对目前情感和明显内容都理解。 3. 对当前的、未表达出或表达将很拙劣的意义能理解 4. 理解深层意义 献身组织精神 根据组织的需要、重要性及目标调节自己行为的能力和自愿度。与那些能提高组织目标或满足组织需要的行为相关。 1. 有努力适应的行为 2. 表现出忠诚的榜样 3. 表现出支持公司的使命和目标 4. 为公司牺牲自己个人的利益 成就导向 希望工作杰出或超出优秀标准。其标准可以是某个人自己过去的业绩；或一种客观衡量标准; 或比其他人做得更好；或某人自己设定的挑战性目标；或任何人从未做过的事。 1. 自创杰出衡量标准
空气质量评价预测模型论文
城市空气质量的评估与预测 一．问题的提出 1.1背景介绍 环境空气质量指标与人们的日常生活息息相关，同时也在城市环境综合评价中占有重要地位，根据已有的数据，运用数学建模的方法，对环境空气质量进行科学合理的评价，预测与分析是一个很具有实用价值的问题。 目前我国城市环境空气质量评价的主要依据是API值的二级达标天数，即根据已有的API分级制，计算城市的二级空气质量达标天数并以之作为该城市空气质量的评价。 然而，这种评价方法虽然有利于城市空气质量管理，但是API分级制具有统计跨度大且较为粗略的特点，不适合对城市的空气质量做综合客观的评价，因此，我们应该提出更为科学合理的评价方法。 关于环境空气质量已有多方面的研究，并积累了大量的数据，原题附录1-10就是各城市2010年1-11月空气质量的观测值，可以作为评价分析与预测的研究数据。 1.2 需要解决的问题 1)利用附件中数据，建立数学模型给出十个城市空气污染严重程度的科学 排名。 2)建立模型对成都市11月的空气质量状况进行预测。 3)收集必要的数据，建立模型分析影响城市空气污染程度的主要因素是什 么？ 二、基本假设 1.表中的API值是准确的，忽略仪器测量误差对测量数据造成的影响 2.API值对不同污染物的危害程度具有可度量性，即：相同API值对应的不同污染物危害程度相等。 3.根据附录中的数据，API首要污染物为二氧化氮的天数在十个城市2010年的观测数据中仅出现一次，二氧化氮对空气质量的综合评价的影响忽略不计。
三、问题的分析 3.1 提出新的空气质量评价方法对城市污染程度排名应该注意的问题。 总的来说，提出一种科学合理的评价方法，应该以各城市的空气污染指数（API）观测数据为基础，对不同城市空气质量进行量化综合评价，这个综合评价在符合空气质量实际的同时，应该较为细致与直观，既能够体现该城市空气质量的整体水平，又能够方便地对不同城市的空气质量进行合理客观的对比。 第一．传统的API指数评价制度具有较大的局限性，其主要原因是API空气质量分级制具有跨度较大的特点，举例来说，以可吸入颗粒物或二氧化硫为最大污染物计算，API数值51到100都属于二级,对应的日均浓度值是51到150微克/立方米。这种分级制度对观测数据进行了较大幅度的简化，分级制的数据较为简洁，仅以级次衡量城市的空气质量水平，有利于部分问题的决策，但是，这种简化的级次评分制浪费了大量的观测信息，不适合对一个城市的空气质量进行长期的管理，评价，与预测，更不利于对城市空气质量进行细致客观的评价与城市之间污染程度的对比。 所以，新的评价体制应该充分地考虑到对信息的最大程度利用与对空气质量的综合客观分析。 第二．空气污染程度的评价最为直观与简便的方法是计算观测时间区间上的平均值，但是这种简便的数据处理方法具有较大的局限性，结合污染物种类与API 观测数据值分析，问题可以归结为基于API数据的综合评价问题，故可以引进综合评价问题的方法对平均值计算法进行适当的修正与改进，建立基于综合评价方法的评分体制，对空气质量进行评分与排序。 第三．这个对空气质量的综合排名问题以不同种类的污染物的API数值为基础，以对十个城市的污染程度进行综合排名为最终目的，具有一定的层次性，因此，还可以可以考虑建立以对十个城市的污染物排序为决策层，以不同种类的污染物API数据为准则层，以十个待评城市为方案层的选优排序问题，根据层次分析方法，确定方案层对决策层的“组合权重”，从而达到建立层次分析模型对十个城市污染程度进行综合排名的目的。 3.2 对成都11月份空气质量进行预测问题的分析 1）对成都十一月空气质量进行合理的预测，我们应该对数据进行有效的分析处理，考虑多方面因素，建立数学模型进行综合预测，通过对数据的初步观测，并作出成都市自2005年1月1至2010年11月4日的月平均API值折线图（如图3-1所示），我们发现，数据不具有很好的规律性，无法用一个确定的函数去描述，又通过对问题的分析，我们认为对空气质量的预测问题是一个针对环境系统的预测问题，而环境系统具有系统内部作用因素较多，系统内部各因素作用关系复杂的特点，因此，针对数据和问题的特点，我们考虑建立灰色预测模型，利用灰色系统分析方法，对数据进行有效利用，并作出最合理的预测。
人力资源部胜任素质模型
人力资源部胜任素质模型 10.1人力资源部人员胜任素质模型 10.2人力资源部人员职业素养定义表 原则性 指以相关的规章制度、法律条文作为自己做事、做人的准则 一种对自己的观念、决定、完成任务的能力、有效解决问题的能力的自职自信心 我信仰 业素养诚信意识以诚实、善良的心态行使工作权利、履行义务 服务意识在工作中善于站在对方立场思考问题，满足对方需求的意识 主动性指在日常工作中不需他人指派，主动承担相应工作 指个人形体上所具备的能让周围的人感觉其和蔼可亲，不受到职位、权亲和力 威的约束所流露出的一种情感力量
10.3人力资源部人员知识分级定义表 素质名称定义级别行为表现 包括行业知识、了解员工手册与职位相关内容，了解公司发展历史，熟悉与本岗 1级 公司文化（发展历史、价值 位有关的管理制度、流程 了解行业状况，熟悉公司的历史、现状、未来发展方向以及相关2级 公司知识 管理 知识观等）、组织结 构、基本规章 制度和业务流 程等 包括管理学、 经济学、人力 资源管理、战 略管理等 包括公司法、 3级 1级 2级 3级 管理制度、整体运作流程，了解公司整体战略规划以及战略步骤 洞悉行业状况重大变化与趋势，能基于公司整体战略规划以及战 略步骤对公司运作流程与制度提出系统、科学的建设方案，以支 持、保证战略目标的实现 初步了解管理学原理及企业经营管理知识，工作中能够理解企业 的一些人事政策、管理措施 掌握管理学、人力资源管理、组织行为等相关管理知识，能够进 行下属员工工作分配、落实工作计划、对工作结果进行考核评价 等管理工作 在生产经营管理、战略管理、管理心理学等方面具备一定修养， 精通管理学、企业管理等相关学科知识，并能够运用于实践，为 企业的财务管理、经营管理服务 了解与工作相关的各项法律、法规，使自己的工作合法、合规，1级 税法、经济法、 证券法及国家 避免出现原则性错误 掌握工作相关法律知识，了解其他法律知识，并能够运用于工作2级 法律知识颁布的有关财 务会计的规定， 例如会计准则、 之中，确保企业的经营在合法的条件下运行 精通与公司运营、财务工作相关的全部法律知识，并能够灵活运 用，在不违反法律、法规的情况下进行税务筹划、投融资等，控3级 企业财务通则 等 主要包括三大 制经营成本，提高资金运营效率，保证企业经营战略的实现 了解A、B、C类知识的一般概念及内容框架、一般原理和方法， 人力资源1级 类知识，具体有一定的人力资源管理意识，并能够独立处理人力资源工作 知识 内容请参考表2级1．掌握A、B、C中任意一两类知识的操作运用原理，对人力资
怎么设计岗位胜任力素质模型
怎么设计岗位胜任力素质模型华恒智信的历史研究发现，对员工做职业生涯规划是有目的性的。第一是支持公司的战略实现，第二是实现员工的个人成长。 公司首先将组织的战略分解到员工身上，这就对员工的能力提出了要求，这个能力要求是员工职业生涯规划在组织层面的规范所在。 其次，员工个人需求和组织发展要形成一致性，只有个人的期望和组织的发展方向是一致的，组织对员工进行人力素质模型建设才是有意义的。 正是这两个基础性工作决定了企业的员工职业生涯规划是否应该去做。即第一，确定特定岗位员工（例如财务类岗位、前台类岗位）是否需要进行职业规划，这取决于公司对此岗位最高的职位的分析和研究；第二，在组织管理过程中，员工有不同的喜好和习惯，要根据个人的特点判断是否进行人员职业生涯规划。 总结起来，判断对员工进行能力素质模型建设是有意义的，要做好两方面的研究工作。第一是公司核心能力的研究，第二是个人发展需要的研究，两者对比之后，如果两者形成交集点，企业就可以做员工职业生涯规划。两者的交集点越多，职业生涯规划就越有意义。如果只有企业的发展需要，而没有员工的发展需要，那么员工职业生涯规划做起来就是空中楼阁，而如果只看到员工的个人发展需要，忽视了企业的发展需要，那么在组织员工提升的过程中，企业会缺乏持久的动力。这是大多数大型企业中的员工职业规划没有做好的重要原因。华恒智信对员工职业生涯规划做出了很多模型，可以用于企业对自身核心能力和员工需要的评估工作中。 结合华恒智信长期以来对企业特点的研究，我们认为，一般来讲，大多数企业对员工进行能力的素质模型建设都是有问题的。结合经验，有两类特点的员工适合做员工职业生涯规划：一是在岗员工人数超过10人以上，此时有规划的需要；二是岗位人员职业能力的提高对于组织的绩效的帮助特别大时，有做员工职业生涯规划的需要。 企业对员工进行对员工进行能力素质模型建设之必要性和判断方法 不同的企业持有着自身不同的战略目标和企业文化；而在组织的战略计划和目
评价两种预测模型
判断预测方法优劣 摘要 本文围绕着数据预测方法的评论问题展开讨论，采用数理统计学中假设检验的方法来评价四个时段两种预测方法的准确性，得到方差分别与实测值进行比较建立了模型1，对两种预测方法的准确性作出了定量的分析。若分四个时段来评价两种预测方法的准确性，在不同的时间、时段有不同的评价结果；然后继续采用数理统计学中的假设检验方法，将两种预测方法中的预测数据分别与实际值作差，得到每一天中的不同时段的差值，再求出这些差值的平均值，把这两组差值的平均值进行检验，并且作出比较。最后，得出最终结果：预测方法一比预测方法二预测出的结果更好一些。 关键词：预测假设检验平均值
1 问题重述 数据预测对我们的学习工作和日常生活有重要作用!。但准确、及时地对未来数据作出预测是一个十分困难的问题，广受世界各国的关注。我国某地观测站正在研究某项数据的预测方法，即每天按四个不同的时段在观测点对这项数据进行观测。这些位置位于东经120度、北纬32度附近的53*47的等网格点上。同时设立91个观测站点实测这些时段的实际数据!由于各种条件的限制! 站点的设置是不均匀的。观测站希望建立一种科学评价预测方法好坏的数学模型与方法。观测站提供了41天的两种不同方法的预报数据和相应的实测数据。预报数据在文件夹FORECASE中，实测数据在文件夹MEASURING 中。其中的文件都可以用Windows系统的“写字板”程序打开阅读。其中文件名为
胜任力素质模型与潜能评价理论
胜任力素质模型与潜能评价理论 （常用模型与研究） 胜任特征模型 一种主要用于高层管理者的选拔评价方法。 在传统的人力资源管理中，一般是通过职位分析来确定高层管理者所需要具备的任职要求（包括知识、技能、能力和其他特点），并在此基础之上进行高层管理者的选拔、培训和评价的。然而，生产和管理环境的变化已经使得传统的职位分析很难满足要求在此背景下，一些学者提出了胜任特征（competency）的概念。胜任特征(competency)是指“能将某一工作（或组织、文化）中表现优异者与表现平平者区分开来的个人的潜在的、深层次特征，它可以是动机、特质、自我形象、态度或价值观、某领域的知识、认知或行为技能―任何可以被可靠测量或计数的，并且能显著区分优秀绩效和一般绩效的个体特征。”而胜任特征模型（competency model）则是指担任某一特定的任务角色，所需要具备的胜任特征的总和。建立胜任特征模型有多种方法，包括专家小组、问卷调查、观察法等。但是，目前得到公认、且最有效的方法是美国心理学家McClelland结合关键事件法和主题统觉测验而提出来的行为事件访谈法（behavioral event interview, BEI）。行为事件访谈法采用开放式的行为回顾式探察技术，通过让被访谈者找出和描述他们在工作中最成功和最不成功的三件事，然后详细地报告当时发生了什么。具体包括：这个情境是怎样引起的？牵涉到哪些人？被访谈者当时是怎么想的，感觉如何？在当时的情境中想完成什么，实际上又做了些什么？结果如何？然后，对访谈内容进行内容分析，来确定访谈者所表现出来的胜任特征。通过对比担任某一任务角色的卓越成就者和表现平平者所体现出的胜任特征差异，确定该任务角色的胜任特征模型。自从胜任特征的概念被提出来以后，已经得到了学术界的认可，并在国外企业的人力资源管理中得到了广泛的应用。作为建立胜任特征模型最主要的方法，行为事件访谈法的可信性和有效性也得到了研究结果的支持。 明尼苏达多相个性测验 明尼苏达多相个性测验（又叫人格测验）是美国明尼苏达大学教授郝兹威与莫金利于四十年代初期编制的。中国科学院心理研究所宋维真在有关单位的协作下于80年代将明尼苏达多项人格测验经典心理测验量表（简称MMPI量表）引进我国，称作明尼苏达多相个性调查表。 在招聘、选拔工作中，对应试者进行个性测验（人格测验）是一种国外引进的一种科学的人才测评技术，近年来发展很快。 所谓人格测试就是用业已标准化的测验工具，引发被试者陈述自己的看法，然后对结果进行统计处理，研究分析，从而对人的价值观、态度、情绪、气质、性格等素质特征进行测量与评价的一种心理测试方法。把人格测试引入招聘、选拔工作中，有助于在对应聘者的知识、能力和技能考察的基础上，进一步考察其工作动机、工作态度，情绪的稳定性、气质、性格等心理素质，使考察更全面，科学和客观，从而保证能够选拔出具有较高知识素质、能力素质和心理素质的优秀人才。 在人格测试中，明尼苏达多相个性测验量表是最为流行的测验工具。ＭＭＰＩ法有566个自我报告形式的题目，其中16个为重复题目，（主要用于检验被试反映的一致性，看作答是否认真），实际上只550题。题目的内容范围很广，包括身体各方面的情况，精神状态以及家庭、婚姻、宗教、政治、法律、社会等问题的态度。被试者对这些问题按“是”、“不是”或“无法回答”来回答，根据他的回答对被试者的人格特征做出评价。 艾森格人格测验
学生学习情况的评价与衡量与预测模型
学生学习情况的评价与预测模型 【摘要】 在评价学生的学习状况时，科学准确地计算出学生的名次及进步情况具有重要意义。评价学生学习状况的目的是激励优秀学生努力学习取得更好的成绩，同时鼓励基础相对薄弱的学生树立信心，不断进步。 然而，现行的评价方式单纯的根据“绝对分数”评价学生的学习状况，忽略了基础条件的差异；只对基础条件较好的学生起到促进作用，对基础条件相对薄弱的学生很难起到鼓励作用。 本文针对题目中所给问题，对学生的学习成绩评价以及预测展开了全面分析。首先，在问题（1）中，我们通过Excel数理统计的方法，将学生的分数划分为优秀（80-100）、良好（60-79）和不及格（0-59）三个分数段，并且统计出相应分数段的分布率。然后，我们根据三个分数段建立加权函数，计算出所有学生在四个学期相应的加权值，进而得出学生的整体学习情况在进步。 其次，对于问题（2），我们针对现行评价方式中绝对分数的片面性，采用Hale进步分方法和…，全面客观地评价这些学生的学习状况。在Hale模型中，利用Hale提出的指数函数模型，对全体学生的成绩进行计算分析评价。利用Hale模型还对整体情况作了评测，得到学生成绩整体稳定，略有起伏的结论。……..；在********模型中，…………….。 接下来的问题（3），在预测学生后两个学期的学习情况时，我们主要使用了两种预测 方法。首先，建立灰色预测模型，结合第一学期至第四学期的学生成绩，通过Matlab对后 两个学期的成绩做出预测分析。然后，同理预测出第四个学期的成绩，结合第四个学期的实 际分数对该模型进行了检验。其次，我们又建立了基于趋势比率法的“季节指数”的模型， 把学生成绩的波动以一学年为一个周期并将学年中的1，2学期比作季节1，2最终得到一 个较好的结果。 关键字：加权函数，Hale进步方法，灰色预测模型，趋势比率法
岗位胜任力素质模型
岗位胜任力素质模型 Prepared on 24 November 2020
各类核心素质 成就导向 【定义】不满足于现状，对成功具有强烈的渴求，总是设定较高目标，要求自己克服障碍，完成具有挑战性的任务。 ◆自我愿景有符合社会和企业利益的理想抱负，愿意为之实现而不懈努力，并能够承受困难与挫折，甚至牺牲眼前利益。 ◆内激励成功体验主要来源于做好工作本身所带来的乐趣，而不依赖于外在的荣誉和报酬。 ◆行动性对工作热情投入，乐于不断采取行动以推动事情进展，对出色完成任务、取得工作成果有强烈的渴望。 ◆挑战性目标不满足于现状，敢于冒险，毫不畏惧地为自己和组织设定挑战性的目标，不断追求超越自我，开发和调动潜能。 ◆高标准对人对事有比较严格的要求，愿意使事情更接近完美，并努力驱动自己和他人为了做得更好而继续努力。 诚信 【定义】随时随地以诚信开展业务，遵守公司制度规定和社会道德规范，对工作具有较强的责任心。 ◆正直拥有积极向上的人生观和价值观，具有健康的心态，能对现象进行公正、公平的评价。 ◆尊重他人不分级别、文化等其他差异，对他人保持尊重与真诚。 ◆遵守规范遵守公司制度规定，不超越制度规定权限；不因个人情绪或其他想法而影响组织利益。 ◆社会公德遵守法律法规和社会公德，注意个人形象。 创新 【定义】不受陈规和以往经验的束缚，不断改进工作学习方法，以适应新观念、新形势发展的要求。 ◆开放性对信息持开放的心态；密切关注业内外的新动态和新发展。
◆挑战传统敢于质疑传统和常识，能够提出与众不同的观点、见解和方法。 ◆敢于冒险敢于承担风险去制定新政策、采取新措施和尝试新方法。 ◆危机意识对潜在的危机较敏感，努力通过自身不断革新和发展，积极应对未来的挑战。 ◆鼓励创新积极营造创新氛围，对新观点、新方法的提出表示欢迎和赞同。 弹性与适应 【定义】具有适应不同环境、不同个性或不同人群，并有效工作的能力。 ◆随遇而安对人、对事持乐观态度，不缺乏心理安全，能够以平和的心态面对环境的转换。 ◆方式权变能够根据不同地域、不同文化、不同人等情境因素，权变地调整自己的应对策略。 ◆善用策略能够以退为进，在必要时善于使用妥协、忍让等策略，化解冲突，推动事情进展。 ◆挫折耐受对挫折有客观正确的认识，能够经受挫折打击与压力，用积极的方式解决挫折问题，保持心理平衡和正常的行为，不易被强烈的情绪所困扰。 分析判断 【定义】对已知的事实进行分析推理，把握事情的本质。 ◆理解能力能够根据外界提供的信息，结合自己以往的经验与认知，对事物的性质、内涵、状态等形成清晰的认识。 ◆判断能力能够对事物的是与非、对与错、好与坏、真与假等品质做出恰当的评判和区分。 ◆推理能力对事物经过分析、理解、判断以及综合等逻辑思维过程后，得出结论。 ◆决断力对零散结论性信息进行整合加工，分析利弊，做可行性比较，选择最合适的方案。
预测精度测定与预测评价
第十二章 预测精度测定与预测评价 基本内容 一、预测精度的测定 1、 预测精度的一般含义：是指预测模型拟合的好坏程度，即由预测模型所产生的模拟值与 历史实际值拟合程度的优劣。 如何提高预测精度是预测研究的一项重要任务。不过，对预测用户而言，过去的预测精度毫无价值，只有预测未来的精确度才是最重要的。 2、 测定预测精度的方法通常有： ①平均误差和平均绝对误差； 平均误差的公式为：n e ME n i i ∑==1 平均绝对误差的公式为：n e MAD n i i ∑==1 ②平均相对误差和平均相对误差绝对值； 平均相对误差的公式为： ∑=-=n i i i i y y y n MPE 1?1 平均相对误差绝对值的公式为：∑=-=n i i i i y y y n MAPE 1?1 ③预测误差的方差和标准差； 预测误差的方差公式为：2112)?(1∑∑==-==n i i i n i i y y n n e MSE 预测误差的标准差公式为：21 12 )?(1∑∑==-==n i i i n i i y y n n e SDE 3、 未来的可预测性 ① 未来的可预测性是影响预测效果好坏的重要因素，由于受各种因素的影响，经济现象的可预测性明显低于自然现象的可预测性。在经济预测中，不同的经济现象的可预测性也存在极大的差别。 ② 影响经济现象的可预测性的因素大致归类为：总体的大小；总体的同质性；需求弹性和竞争的激烈程度等。 4、 影响预测误差大小的因素 经济现象变化模式或关系的存在是进行预测的前提条件，因此，模式或关系的识别错误；模式或关系的不确定性及模式或关系的变化性就成为影响预测误差的主要因素。
长江水质评价与预测数模论文
长江水质的评价和预测 摘要 本文在充分分析数据的基础上，运用了模糊综合评判方法对长江的水质做出了定量的综合评价，建立了一维水质模型对主要污染源进行了分析判定，运用回归分析和灰色预测对长江未来的水质状况进行了预测分析，并求得要控制污染每年所要处理的污水量，最后针对现实情况对如何解决长江水质污染问题提出了三方面建议。 问题一：针对水质评价具有的模糊性，建立了模糊综合评价系统，对17个观测点近两年水质状况进行定量评价，得出综合质量等级和综合质量系数，并据此进行排名，得出水质最好的两个地区是江苏南京林山和湖北丹江口胡家岭，水质最差的两个地区是江西南昌滁槎和四川乐山岷江大桥。并根据综合评价表格（见正文）分析了主要污染地区的主要污染指标。 问题二：由7个干流观测点，可分为6个河段。以河段为对象进行分析。首先建立了一维水质模型得到污染物浓度随河段长度的变化规律，然后将每个河段的污染源等效为中央污染源，根据污染物质量守恒得到排污方程，据此解出每个河段的排污量，求出每千米每月的平均排污量，由此指标的大小确定长江干流排污量最大的区段,即可以确定主要污染源。代入数据计算，发现n C O D M 和3N H N 的主要污染源都在第3个河段，即从湖北宜昌到湖南岳阳那一带。 问题三：我们将长江水分为三类，第Ⅰ类、Ⅱ类和Ⅲ类为可饮用水，Ⅳ类和Ⅴ类为轻度污染水，劣Ⅴ类为重度污染水，以这三类水的百分比来刻画长江的水质状况，预测长江未来这三类水的百分比。首先综合考虑影响长江水质状况的因素，建立了各类水比重的多元回归模型，然后利用spss 软件的逐步筛选法，剔除次要因素，得到简化的回归模型，得到各类水比重与排污量之间的回归方程。然后由已知的排污量序列，运用灰色预测方法，建立GM(1,1)模型，预测出未来十年的排污量，代入回归方程，求得未来十年三类水的比重（具体结果见正文中表格），发现如果不采取有效措施，长江水质在未来十年将发生严重恶化。 问题四：基于问题三中的线性回归方程，根据条件，建立了线性规划模型，求得每年排污量的上限值为218.18亿吨。再由问题三中预测的未来十年的污水排放量，得出每年应处理的污水量（具体结果见正文）。 问题五：我们从教育、法律、科技这三个方面，针对长江的现状，提出了具体的预防和治理长江污染的措施。
模型的评价
模型的评价 评分模型的评价指标摘要如何评价一个评分模型的判别能力，一般在统计上用ROC、CAP（能力曲线）、K-S统计量、GINI系数统计量等图形工具或统计指标。 其中ROC曲线是较受欢迎的，而K-S统计量、GINI系数等和ROC 曲线之间有一定的联系。 关键词评分模型评价指标如果把业务上的二分类问题（例如信用评分中的好与坏、拒绝与接受）从统计角度理解，都在于寻找一个分类器（classifier），这个分类器可能是logistic模型，也可以是多元判别模型（Edward Altman1968年发展的基于财务指标建立的企业破产识别z得分模型），还可以使其它复杂形式的模型。 一、ROC曲线ROC，英文全称Receiver Operating Curve，翻译成中文，简称受试者工作特征曲线。 其在统计实务中应用甚广，尤其应用于处理医学研究中的正常组和异常组区分建模问题，用于评价分类模型的表现能力。 （一）ROC曲线原理。 要说清楚ROC曲线的原理，我们从一个简单的分类实例问题说起。 假如我们有了基于商业银行企业贷款数据建立违约-非违约的业务分类模型，比如说我们是预测的所有样本的违约概率或者信用评级得分，比如信用评级得分，我们获得了关于两类样本的分布图形：图3.1 两类样本的违约率经验分布 1.基本假设上面的图例可以看成一个基
于银行债务人违约率分类的分类器。 左边的分布表示历史样本数据中违约者预测得到的违约率的分布；右边的分布相应表示非违约者的分布，其中C点表示决策者做出决断的切分点（cutoff），对于该点有这样的经济意义：一旦我们确定了C 点，不考虑其他业务处理，的样本被预测为违约者，反之被预测为非谓语这。 对于一个固定的Cutoff点，我们可得到一些有实际意义的量化指标：HR（C）=，表示在C点左边，对Defaulters的信用得分分布中，基于C点做决策时候，被正确命中的比率，这里H（C）表示被正确预测的违约者的样本个数，ND表示违约样本的总数。 HR（C）=，表示在C点左边，对non-Defaulters的信用得分分布中，基于C点做决策时候，被错误预测的比率，这里F（C）表示被错误预测的违约者的样本个数，NND表示非违约样本的总数。 2.ROC绘制方法很显然，当我们移动C点的时候，我们得到了一个二维坐标点的集合，FAR（C），HR（RC）|C？缀信用得分区间}这里的FAR（C），HR（C）是风险管理领域的专用表示方法。 将其用统计中的一些概念进行一般化处理，得到：FD（C）==，表示在C点左边违约样本个数，FD（C）表示在C点违约者信用得分的累积概率；FND（C）=FAR（C）则相应表示非违约者信用得分的累积概率；同样我们可得到二维坐标集合{FND（C），（C）|C？缀信用得分区间}。 我们将{FND（C），（C）|C？缀}在xy坐标平面上绘制，就得到了