基于态势感知理论的可视化感知模型

基于态势感知理论的可视化感知模型

吴佳鑫王健海

（武汉大学信息管理学院，武汉，430072）

[摘要]态势感知是在一定的时空范围内，获取和理解环境中的各种要素的信息并对环境的未来状态进行预测的过程。可视化技术的应用可以增强态势感知，本文从态势感知理论出发，分析了可视化与态势感知之间的关系，构建了可视化感知模型，该模型包括态势感知需求分析、数据与知识提取、态势可视化与视图交互、态势感知、决策制定与执行五个阶段，最后探讨了可视化感知模型中的关键问题。

[关键词]信息可视化态势感知可视化感知可视化模型

[分类号] G350 TP391

A Visualization Awareness Model based on Situation Awareness Theory

Wu jiaxin, Wang jianhai

(School of Information Management, Wuhan University, Wuhan 430072, China)

[Abstract] Situation awareness is the perception of the elements in the environment within a volume of time and space, the comprehension of their meaning and the projection of their status in the near future. Visualization could enhance situation awareness greately. Based on situation awareness theory, this paper analysies the relationships between situation awareness and visualization, then a visualization awareness model is constructed. The model consists of 5 stages as situation awareness requirements analysis, extraction of data and knowledge, situation visualization & interaction, situation awareness and decision making & enforcement. At last the key problems of visualization awareness are presented. [Keywords] Information Visualization, Situation Awareness, Visual Awareness, Visualization Model

信息可视化是运用计算机图形或图像处理技术，将信息转换为图形或图像在计算机屏幕上显示出来，并进行交互的理论、方法和技术[1]。在决策的过程中，人对环境中信息的感知、理解和预测的过程被称作态势感知（Situation Awareness）。态势感知过程中人通过听觉、视觉、触觉感知信息。信息可视化是重要的视觉感知手段，能充分调动决策者的认知能力，强化对信息的感知和理解，被广泛应用于态势感知系统中。本文从态势感知理论出发，探讨可视化与态势感知的关系，构建可视化感知模型并分析可视化感知过程中的关键问题。

1 态势感知概述

态势感知这一概念源于航天飞行领域的人因（Human Factors）研究，此后在军事战场、人员培训、错误分析、复杂系统设计、群组工作等领域得到广泛应用[2]。态势感知是从时间和空间的角度，获取环境中的各种要素，理解这些要素并对其未来的状态进行预测的过程[3]。该定义由Endsley在1988年提出，随后在1995年Endsley对态势感知理论及态势感知的评价方法进行了系统的研究，构建了态势感知理论基础，态势感知理论模型[4]如图1所示：

态势感知包括三个层次：感知层（Perception）、理解层（Comprehension）、预测层（Projection）。

（1）感知层：负责对环境中的各种要素进行感知，包括环境的状态、属性以及环境的动态变化等。这个层次的活动由人的视觉、听觉、触觉等感知器官完成。

（2）理解层：建立在感知层之上，衡量环境要素对于达成目标的重要程度，并将各种要素综合起来加以理解。

（3）预测层：态势感知的最高层次，是在感知层和理解层的基础上，预测环境中各要素下一步的状态和行为。

态势感知（SA ）

（第三层）预测层预测环境未来状态（第二层）理解层综合理解当前环境（第一层）感知层感知环境中的要素决策执行

环境反馈

信息处理机制目标

期望长时记忆

自动化程度能力经验训练系统功能; 界面设计

工作强度; 复杂度; 自动化程度

图1. Endsley 的态势感知理论模型[4]

态势感知的过程充分利用了人的感觉记忆（Sensory Memory ）、短时记忆（Short Term Memory ）和长时记忆（Long Term Memory ）能力。感觉记忆负责采集环境中的要素，得到原始的感觉信号；短时记忆对这些信号进行存储和理解，识别其含义和重要性；在进行综合理解和预测时，需要从长时记忆区提取相应的图式（Schema ），这些图式是对环境综合理解和预测时决策者所需的各类知识；态势感知的最终目的是支持决策的制定和任务的执行。随着环境复杂度和动态性的提高，决策者需要借助态势感知系统理解和预测当前环境，进而做出准确的决策。

2 可视化与态势感知的关系

许多态势感知应用系统，如航空控制、军事训练、安全态势感知、网络态势感知等，都广泛地使用了可视化技术[5][6][7][8]。可视化模块已成为各类态势感知系统的关键模块，因此可视化与态势感知具有很强的关联性，这主要体现的在：

（1）可视化是决策者态势感知的方式

决策者在获取环境信息时，通过视觉获取信息是重要的方式，与听觉、触觉和嗅觉相比，视觉处理的信息量最大，可视化为决策者态势感知过程提供视觉感知手段。

（2）可视化增强决策者的态势感知

决策者采用可视化视图进行态势感知，易于识别和理解环境中的要素、要素之间的关联、要素的发展趋势，使态势感知能力得到增强。

（3）可视化支持态势感知的各个层次

通过对环境信息的隐喻和映射，可视化可以支持感知层；通过对环境要素的统计、关联、趋势等信息的可视化，可以支持态势感知的理解层；对预测所需的方法、概念、步骤等知识进行可视化，可以支持预测层。

3可视化感知模型

态势感知理论的产生背景是航空飞行和军事领域，用于支持飞行员和指挥官的快速决策。这些领域内的决策任务往往具有很强的时限性和空间特征，需要在短时间内观察环境的各要素及其变化，理解这些要素并预测态势的下一步状态，以进行决策的制定和执行。在这些场景下，态势感知的优劣程度，决定了决策的准确性。尽管这些领域与通用的信息领域有一定的不同，但在信息的感知、理解和预测上，具有很强的共性。态势感知理论为可视化技术的应用提供了理论框架，下面将从经典的信息可视化模型出发，分析态势感知框架下可视化流程的特点，并构建可视化感知模型。

Card 提出的信息可视化模型[9]在信息可视化领域得到广泛认同（如图2所示）。在该模型中，原始数据（Raw Data ）、数据表（Data Tables ）、可视化结构（Visual Structures ）、视图（Views ）构成了可视化流程中的四个阶段，通过三类变换：数据变换（Data Transformation ）、可视化映射（Visual

Mappings）、视图变换（View Transformation）实现各阶段的过渡，用户针对特定的任务（Task）与可视化流程交互。

图2. 信息可视化模型[9]

Card的信息可视化模型通用性很强，是所有信息可视化流程中公共特征的抽象。但通过引入态势感知理论，信息可视化过程在数据层、可视化视图、视图交互上都具有典型的特征。

3.1 态势感知理论对可视化过程的要求

（1）数据层

信息可视化模型中的数据表是领域无关的界定，从态势感知理论中的三个层次出发，可以将数据层中的数据分为三类：

①环境要素数据

根据决策任务和目标，决策者有目的地选取环境要素，获取要素的属性、特征和状态，形成标准数据表。从决策任务和目标出发定义可视化模型的数据层，可以保证数据采集范围的完整性，防止漏掉必要的环境要素数据。

②统计与综合数据

为了支持态势感知的理解层，要向决策者提供更高层次的环境数据。这些数据包括：要素之间的关联信息，要素在空间和时间维度上的统计信息，环境中各要素的综合信息。将这些信息进行可视化，使决策者全面理解环境状况。

③态势感知所需的各类知识

决策者在态势感知的理解层和预测层中，需要调用相应知识，如环境要素的知识、分析方法和预测方法。将这些知识进行可视化，可以提升决策者理解环境和预测的能力。

（2）可视化视图

在可视化模型中，数据采用合适的方式进行可视化表征并转化为可视化的视图供用户操控。在态势感知中，可视化视图是决策者感知环境的媒介，必须针对态势感知的特点，选取合适的视图策略。

①概览视图与细节视图

为了进行态势感知，首先要对整个环境进行感知，了解总体状况，因此必须提供概览视图，将环境、环境的属性、环境中各要素展示出来。细节视图用于展示具体要素的细节信息，包括要素的位置、当前状况、要素属性、状态变化等。

②多视图共存

人脑的短时记忆区在接受了外部信息后，信息保持的时间很短暂。采用单视图策略时，当需要获取其他环境信息而打开另一个视图时，上一个视图将被覆盖，对上一视图的短时记忆会快速消失。为了减少这种冲突，需要采用多视图策略，将相关联的可视化视图同时展现。大型显示媒介的出现，为多视图可视化提供了硬件支撑。

多视图的选取策略可以从关联性、解释性、逻辑性和过程性的角度进行。1）关联性是指视图之间存在一定的关联关系，如概览视图和该视图中的细节视图，同类元素的比较视图等；2）解释性是指视图之间具有解释的关系。以环境分析可视化视图和及相关知识的可视化视图为例，后者为解释视图，帮助决策者理解环境分析方法的特点、作用和分析视角；3）逻辑性是指视图之间具有一定的逻

辑关系，如时间先后关系、因果关系、依赖关系等；4）过程性是指多个视图通过一个过程统一起来，每个视图代表过程的不同环节。

（3）视图交互

① 视图交互的类型

态势感知理论通过引入感觉记忆、短时记忆、长时记忆，解释了人对环境的认知过程，这个过程中视图交互扮演了重要的角色，通过视图交互人根据自己的需求获取不同层面、不同粒度的环境信息。视图交互可分为两类：人与视图的交互和视图间交互，人与视图的交互又可以分为人对视图的交互和视图对人的交互两类。

人对视图的交互包括：设定视图的属性、缩放视图界面、选择视图元素等，这类交互过程是人在注意力（Attention ）指引下的有意识的行为，交互过程中操作的可视对象和视图可以被有效地理解。 视图对人的交互体现在视图对人视觉的刺激上。视图主动发出信号，提醒或指示人注意视图中的对象、视图的变化和视图的外观，这种提醒和指示可以保证用户对信息注意力。Lamme 等发现通过指示和提醒可以让人关注可视化视图上的关键点，而不会视而不见[10]；

视图间的交互体现在多个视图在行为上的关联性和一致性，如对概览视图的选取会影响细节视图的外观，对对象的选取会影响对象视图的展示等。这种交互可以引发人对信息的关联性的认识。

② 视图交互的过程

可视化视图交互的过程是为了增强决策者的态势感知，由于态势感知的分层特性和可视化交互过程的循环特性，使视图交互过程具有宏观的顺序性和细节交叉性。

1）宏观顺序性

态势感知的三层中，高层态势感知是以底层态势感知为基础的，因此在选取视图交互策略时，应首先以感知环境中的要素为目的进行视图交互，感知环境信息；再以综合理解各要素为目标与视图交互，发现要素的重要性和关联关系，衡量要素在目标中的作用；最后以预测态势为目的进行视图交互，此时需要将态势信息与相应的预测模型、方法和知识关联起来。

2）细节交叉性

视图交互的过程不是绝对的顺序性，在交互细节上，后续阶段可能会回到上一阶段，以获所需的细节信息。例如在预测层也要回到理解层和感觉层，对新的态势要素或被忽略的态势要素进行感知和理解。

3.2可视化感知模型

态势感知为可视化的应用提供了理论框架，将可视化过程融入到态势感知框架中，可以形成相应的可视化感知模型，如图3所示。该模型包括五个阶段：态势感知需求分析、数据与知识提取、态势可视化与视图交互、态势感知、决策制定与执行。下面对每个阶段进行阐述。 SA 预测层

理解层目标

SA 需求分析

环境环境要素数据统计综合数据相关知识子目标1：任务11（要素/交互/知识）

任务12（要素/交互/知识）

………………

子目标2：任务21（要素/交互/知识）

任务22（要素/交互/知识）

………………

……………………………………环境要素可视化统计综合数据可视化知识可视化感知层决策者交互决策制定决策执行

图3. 可视化感知模型

（1）态势感知需求分析

要采用可视化技术支持态势感知，首先要进行态势感知需求分析，分析过程中要专注于环境本身和决策者的目标。态势感知的需求分析是一个逐步细化的过程，具体步骤如下：首先选取决策者，由

其定义目标；对于较大的目标划分为具体的子目标；对每个子目标，为其划分任务（完成该目标要执行的任务）；定义每个任务所需感知的环境要素、要执行的交互行为和应具备的知识。态势感知需求分析是进行态势感知可视化的基础，它界定了可视化的数据源、可视化视图和视图交互的范围与内容。

（2）数据与知识提取

这一阶段要采用各种方法和技术提取：环境要素数据，环境要素的各类统计和综合数据，决策活动中积累下来的、态势感知过程中所需的相关知识。这些数据与知识在提取完成后以标准数据表的形式存储。

（3）态势可视化与视图交互

在第二阶段形成的标准数据表的基础上，采用各种可视化技术对环境元素、统计综合数据和相关知识进行可视化。可视化的流程符合通用信息可视化流程，但在可视化数据的类型、可视化视图的多视图特征、可视化视图的交互上要符合决策者态势感知的需要。可视化功能的实现应以任务为中心，为同类任务设计可视化视图，采用多视图策略，将完成该任务所需的环境信息、要素信息、统计综合数据和知识按照视图间的关联性、解释性、逻辑性和过程性进行组织，并提供视图交互功能。

（4）态势感知

决策者根据决策目标和任务与可视化视图交互，进行态势感知。环境要素可视化是三级态势感知基础；统计综合数据可视化则为理解层的基础；知识可视化作为解释性、支撑性的功能，是对决策者知识的外化，需要支持全部三层态势感知，尤其是对理解层和预测层的支持，因为这两层需要充分利用决策者的相关知识。

（5）决策制定与执行

通过与可视化视图的交互，决策者进行了充分的态势感知后，开始进入决策制定与执行阶段，执行过程会改变决策者所处的环境，而目标也会因为决策执行的完毕发生新的变化。环境和目标的变化，要求重新进行态势感知需求分析，对目标、任务、交互操作进行新的分解，回到第一阶段，开始新的可视化感知流程。

4 可视化感知设计的关键问题

可视化感知模型中可视化视图的设计既包括技术因素（计算机技术、图形图像技术），又包括人的因素（认知能力、认知心理、个人偏好）。在视图设计过程中，存在以下关键问题。

（1）复杂的环境与有限的屏幕空间

在复杂的环境下，要素数量、动态性和复杂度都急剧增加，决策者要感知的数据的量与可视化视图有限的屏幕空间成为一对矛盾。尽管出现了大型显示屏，但其所能呈现的信息的量仍是有限的。为了解决这个问题，从态势感知的角度上看，应该为决策者提供更高层次的态势感知信息，来降低可视化视图所要展示的信息的量。具体方法是抽取决策者所需要的、经过统计和综合了的环境信息，使用支持态势感知理解层和预测层的可视化视图，降低决策者所需感知的信息的量。

（2）可视化视图与人的认知心理

可视化视图包含颜色、形状、线条等视觉元素，当这些元素的数量过多时，会造成决策者的“信息过载”，超出其认知能力，增加认知负担，造成心理压力并导致态势感知失误。因此平衡视图内容与认知效率和效果，也是态势感知可视化的关键问题。解决该问题必须以人的视觉认知过程为基础，吸取视觉认知心理研究成果，设计出符合用户认知能力和认知过程的可视化视图和交互过程。

较为有效的设计原则有：采用多视图策略分解复杂信息，采用宏观和细节方式对信息进行迭代式的展示；采用合适的颜色和隐喻突出视图中的关键内容，增强决策者对主要内容的注意力；尽量保证视图的稳定性，避免视图的移动和变化，降低人在追踪动态视图过程中产生的认知负担；减少获取相关信息的步骤，必要情况下让关键视图始终呈现，如在屏幕上放置一个边栏，展示最重要的环境要素和摘要信息。

（3）可视化感知系统评价

为了优化可视化感知系统，必须设计一套可视化感知功能评价方法，确定可视化功能对决策者态势感知的支持程度。可视化感知功能的评价可以利用已有的态势感知系统评价方法，其中较成熟是

SAGAT方法（the Situation Awareness Global Assessment Technique，态势感知全局评估技术）[11]，SAGAT的过程是：首先采用GDTA（Goal-Directed Task Analysis，目标导向任务分析）方法分析出达成目标所需要的各类信息，然后将这些信息分为三类（对应态势感知的三个层次）；然后根据这些信息设计问卷，问卷须全面覆盖态势感知所需的信息；接着让决策者使用可视化态势感知系统，并随机地中断决策者的操作过程，并隐藏系统的可视化视图（使其无法从界面上获取信息），出示问卷让决策者回答，例如是否通过刚才的可视化视图获取了某类信息；持续这个执行操作—中断回答的过程，直到所有问题都回答完毕，根据决策者的回答情况对可视化态势感知系统地功能进行评价。

采用SAGAT方法可以对态势感知系统的可视化视图进行评价，但通过问卷识别决策者对环境的理解和预测情况相对较难，因此往往难于评价决策者在理解层和预测层的态势感知效果。

5 结语

态势感知是决策制定前关键的认知环节，态势感知理论将人的认知能力和系统的信息处理能力有机地结合在一起。可视化技术可以有效地支撑决策者态势感知的完成，本文从可视化技术与态势感知理论相互关系出发，提出了一个可视化感知模型，该模型描述了态势感知系统中可视化功能的作用机理和实现过程，但该模型的有效性还有待于进一步的验证，在今后将对该模型作进一步的细化，并深入研究态势感知过程中支持理解层和预测层的可视化技术和方法。

参考文献：

[1] 周宁,杨峰,刘玮. 数字图书馆可视化接口方法探讨[J]. 中国图书馆学报，2004(4):62-66

[2] Salmon P, Stanton N, Walker G, et al. Situation awareness measurement: A review of applicability for C4i environments[J]. Applied Ergonomics 2006(37):225-238

[3] Endsley M R. Design and evaluatioin for situation awareness enhancement[C]. In:Proceedings of the Human Factors Society 32nd Annual Meeting. Santa monica, CA:Human Factors Society,1988:p97-101

[4] Endsley M R. Toward a theory of situation awareness[J]. Human Factors, 1995,37(1):p32-64

[5] 闫鲁生，白天明，王硕.基于可视化的安全态势感知[J].通信技术，2008，41(10).

[6] Endsley M R,Erik S.Situation Awareness: State of the Art[C]. Power and Energy Society General Meeting - Conversion and Delivery of Electrical Energy in the 21st Century, 2008(7):1-4

[7]侯锋，张军，李国辉.共用战场态势信息系统研究综述[J].测绘科学，2007，11(6)

[8] 刘晓平，石慧，毛峥强.基于信息可视化的协同感知模型[J].通信学报，2006,11(27)

[9] Card S K, Mackinlay J D, Shneiderman B. Readings in Information Visualization: Using Vision to Think[M]. San Fransisco: Morgan Kaufmann,1999

[10] Lamme V A.Why visual attention and awareness are different[J].Trends in Cognitive Sciences,2003,7(1)

[11] Endsley M R.Situation awareness analysis and measurement[M].Mahwah, NJ:Lawrence Erlbaum Associates,2000:147-173

（作者Email：logofish@https://www.wendangku.net/doc/51365482.html,）

顾客满意度测评方法和实例-王家荣

顾客满意度测评方法和实例 1、企业为什么要进行顾客满意度测评？ 1.1 顾客满意度测评对企业的意义 1.2 顾客满意度测评与2000版ISO9000族的关系 2、顾客满意度指数测评的方法和实例 2.1 顾客满意度指数测评的工作流程图 2.2 顾客满意度指数测评的实施步骤和实例 2.2.1第一步：确定测评指标并量化 2.2.2第二步：确定被测评对象 2.2.3第三步：抽样设计 2.2.4第四步：问卷设计 2.2.5第五步：实施调查 2.2.6第六步：调查数据汇总整理 2.2.7第七步：计算顾客满意度指数，分析评价 2.2.8第八步：编写顾客满意度指数测评报告 2.2.9第九步：改进建议和措施

1．企业为什么要进行顾客满意度测评？ 1.1 顾客满意度测评对企业的意义 据美国《财富》杂志对“全球500强企业”的跟踪调查，企业的顾客满意度指数同“经济增值”和“市场增值”呈明显的正比关系：企业的顾客满意度指数若每年提升一个点，则5年后该企业的平均资产收益率将提高11.33%。对企业而言，“满足顾客的要求和期望”将取代追求质量合格或服务达标而成为企业所追求的最高目标。 顾客满意度指数测评对企业的意义表现在以下几个方面： 1、调整企业经营战略，提高经营绩效。 通过顾客满意度指数测评，可以使企业尽快适应从“卖方”市场向“买方”市场的转变，意识到顾客处于主导地位，确立“以顾客为关注焦点”的经营战略。在提高顾客满意度、追求顾客忠诚的过程中显著提高经营绩效。 2、塑造新型企业文化，提升员工整体素质。 外部顾客满意度测评使员工了解顾客对产品的需求和期望，了解竞争对手与本企业所处的地位，感受到顾客对产品或服务的不满和抱怨，这使员工更能融入企业文化氛围，增强责任感。内部顾客满意度测评使员工的需求和期望被企业管理层了解，可以建立更科学完善的激励机制和管理机制，最大限度发挥员工的积极性和创造性。 3、促进产品创新，利于产品/服务的持续改进。 顾客满意度测评使企业明确产品或服务存在的急需解决的问题，并识别顾客隐含的、潜在的需求，利于产品创新和持续改进。 4、增强企业竞争力。 经营战略、企业文化和员工队伍的改善，创新机制的推进，显著增强企业的适应能力和应变能力，提高市场经济体制下的竞争能力。 1.2 顾客满意度测评与2000版ISO9000族的关系 2000版ISO9000族中，质量管理八项原则的第一条就是“以顾客为关注焦点”。该原则充分体现在标准要求的各个方面： 质量管理体系要求的总则：通过体系的有效应用，包括体系持续改进的过程以及保证符合顾客与适用的法律法规要求，旨在增强顾客满意。 5.1 “管理承诺”要求：最高管理者的职责之一是“向组织传达满足顾客和法 律法规要求的重要性”。 5.2 “以顾客为关注焦点”要求：“最高管理者以增强顾客满意为目标，确保 顾客的要求得到确定并予以满足。” 7.2 “与顾客有关的过程”列出对顾客要求的识别、评审及与顾客的沟通等内 容。 8 “监视和测量”，明确要求组织应监视和测量顾客满意（8.2.1）；组织可以借 助于数据分析提供所需的顾客满意信息（8.4）；组织可以通过纠正措施（8.5.2）和预防措施（8.5.3）达到持续改进（8.5.1）的目的。

定位联想记忆法(练习)

测试：下面有20个词语，请你只看一遍，词与词之间间隔几秒，记忆时连序号一起背，看你能记住多少？ 1—钥匙2—电风扇 3—书包4—钢笔 5—矿泉水6—学生 7—电视机8—课桌 9—探照灯10—足球 11—摄像机12—桑那浴箱 13—微波炉14—净水器 15—VCD影碟16—钢琴 17—照像机18—自行车 19—洗衣机20—苹果 同学们，你可能会运用串联法从头背到尾，从尾背到头。但是，如果随意说出一个序号，让你马上答出词语，或者随意说出一个词语，让你立即答出序号，恐怕你就力不从心了。下面我们来学习一种新的记忆方法，它会使你的记忆力再上一个台阶。 到影剧院看电影时，几千名观众会秩序井然地坐到各自的座位上，为什么不乱套呢？因为每个人都有自己的座位号。从这件事你会受到什么启发呢？我们可以在自己的记忆仓库中准备好位置固定的“座位”，当记忆一系列词语等材料时，按顺序把这些材料与“座位”联系起来，对号入座，这样记忆就不会乱套了。我们把这种记忆方法称为定位联想记忆法，把这些“座位”称为定位词。 可以做定位词的事物很多，定位词必须是自己非常熟悉的，顺序鲜明的东西。例如： 1、人体器官（从上向下）：头发、前额、眉毛、眼睛、鼻子、耳朵、嘴、下巴、前胸、肚子、手、腿、脚等。 2、家庭亲属（由长辈到晚辈）：爷爷、奶奶、爸爸、妈妈、叔叔、婶婶、哥哥、姐姐、弟弟、妹妹等。 3、动物（体型由大到小）：鲸、大象、野牛、狮子、豹子、狗、猫、老鼠、蜜蜂、蚂蚁等。 4、家俱设施（价格由高向低）：电脑、彩电、冰箱、VCD、录音机、电饭锅等。 5、从家到学校经过的地方：工厂、商店、市场、医院、书店、派出所、广场、公园等。 6、服饰（从上到下、从外到内）：帽子、口罩、围脖、红领巾、上衣、衬衣、背心、手套、裤子、鞋、袜子等。 7、你班按学号排列的同学。 8、前面制定的数字1—100的代用词语。 定位词必须记得滚瓜烂熟，记忆效果才好。 (一)用定位联想记忆法记一般词语 示范：用1—10号定位词记10个词语。 序号定位词词语记忆方法 1衣大象大象穿着漂亮的衣服。 2 耳酒精灯耳朵放在酒精灯上烤。 3 山轮船轮船在山上行驶。 4 的士鲜花的士上开满鲜花。 5 虎溜溜球老虎玩溜溜球。 6 鹿自行车鹿骑自行车。

面板数据模型

第十讲经典面板数据模型 一、面板数据（panel data） 一维数据: 时间序列数据(cross section data)：变量在时间维度上的数据截面数据(time series data)：变量在截面空间维度上的数据)。 二维数据: 面板数据(同时在时间和截面空间上取得的，也称时间序列截面数据（time series and cross section data）或混合数据（pool data）。 面板数据=截面数据+时间序列数据。

面板数据用双下标变量表示。例如 y i t, i = 1, 2, …, N; t = 1, 2, …, T N表示面板数据中含有N个个体。T表示时间序列的最大长度。若固定t不变，y i ., ( i = 1, 2, …, N)是随机变量在横截面上的N个数据；若固定i不变，y. t, (t = 1, 2, …, T)是纵剖面上的一个时间序列（个体）。 平衡面板数据（balanced panel data）。 非平衡面板数据（unbalanced panel data）。 例1998-2002年中国东北、华北、华东15个省级地区的居民家庭人均消费（不变价格）和人均收入数据见表1。人均消费和收入两个面板数据都是平衡面板数据，各有15个个体。

表1.中国部分省级地区的居民数据（不变价格，元）

二、面板数据模型及其作用 1.经典面板数据模型 建立在古典假定基础上的线性面板数据模型. 2.非经典面板数据模型 (1)非平稳时间序列问题的面板数据模型(面板数据协整模型) (2)非线性面板数据模型(如面板数据logit模型, 面板数据计数模型模型) (3)其他模型(如面板数据分位数回归模型) 3.面板数据模型作用 （1）描述个体行为差异。

员工满意度模型

企业员工满意度指标体系的建立与评价模型拥有一支稳定、高素质的职工队伍是企业赢得竞争优势的重要保证。但现代企业中职工跳槽的现象时有发生，尤其是企业核心人员，如：拥有先进制造技术的人员、拥有丰富销售经验和营销网络的营销人员、技艺高超精明能干的管理人员、技术娴熟的装配线工人等的流失给企业带来的损失是巨大的。造成员工跳槽的最根本的原因就是企业凝聚力差，员工满意度低。因此建立员工满意度评价指标模型，经常对企业员工的满意程度进行调查和评价，有利于企业制定科学的人力资源管理政策，从而为增强企业凝聚力和提高企业竞争力提供依据。 1. 企业员工满意度评价指标体系 员工满意度是指员工个体作为职业人的满意程度。根据行为科学理论，决定员工满意度的因素既有公司政策与管理、督导、工资、同事关系、工作环境等所谓保健因素；又有上进心、责任感、工作本身、赞赏、成就感等激励因素。这些因素在不同时期以不同的程度决定着企业内部不同层次职工的满意程度。根据上述因素可构建如下的员工满意程度指标体系： 1.1 对工作条件的满意度 根据行为科学理论，工作条件属保健因素，改善工作条件虽不能激励员工提高效率，但能够促使员工消除部分不满情绪，维持原有工作效率。员工对工作条件的满意度包括： （1）工作地布置满意度，指工作地空间布置对员工工作情绪的满意程度。具体包括：企业总体平面布置、办公室布置、车间布置等；（2）工作地环境质量满意度：包括工作地的空气质量、墙面色彩、光线等；（3）工作手段的满意度。先进良好的工作手段是保证员工工作效率的基础，具体包括：设备的技术水平，工、卡、量具的配备及其精度等。 1.2 对工作本身的满意度 要求工作是人的本能，企业管理的任务就是要给员工安排富有意义、具有吸引力和富有挑战性的工作，使员工在实现企业目标的同时也达到个人目标的实现，具体包括：（1）工作适合度。指目前从事工作是否适合员工的兴趣、爱好和特长；（2）责任匹配程度。在企业中员工承担的责任应与其享有的权利相匹配。有职无权，难以很好地履行职责；有权无职，必造成权利的架空和人力资源的浪费；（3）自我指挥和控制程度。行为科学理论认为人对于自己参与的工作目标具有实行自找指挥和自我控制的能力，外部控制、操纵、说服、奖罚等不是提高效率的唯一方法，有时甚至会起反作用；（4）工作的挑战性程度。对于那些富寓冒险、喜欢挑战的员工来说，适度挑战会激发他努力地工作；（5）自我价值实现程度。按照马斯洛的需要层次论，追求自我实现是人生的高层次的需要，在实现企业目标的同时若能实现自我价值，必能促使员工情绪饱满地工作。 1.3 对工作回报的满意程度 作为一个经济人和社会人，员工在工作之后，必须要求得到相应的回报。令人满意的工作回报，能够极大地激发员工的积极性和主动性。具体包括：（1）薪金分配的公平性程度。包括分配制度对于公平和效率原则的体现、收入构成、薪金所得与其付出的匹配等；（2）事业成就感。事业成就感是需求金字塔中最高层次的需求，一个具有事业成就感的人，往往具有高度的责任心、喜欢挑战性的工作并且不怕疲劳等特征；（3）工作认可度。期望认可是员工共同的心理特征，适时、适度的认可、称赞和表扬是激发员工积极

联想记忆真奇妙---教案

联想记忆真奇妙 授课日期：年月日 一、辅导目标 1、知识目标：简单了解什么是记忆。 2、能力目标：学会在学习和生活中灵活运用联想记忆法。 3、情感目标：培养联想的兴趣。 二、教学重点：培养联想的兴趣。 三、教学难点：学会在学习和生活中灵活运用联想记忆法 四、教学准备：多媒体课件 五、教学方法：讨论法、讲授法 五、设计思路 通过丰富多彩的活动让学生领悟联想记忆的奇妙。在暖身操活跃气氛的基础上，小故事大道理通过一个有趣的故事，告诉学生什么是联想记忆，让学生初步体会它的妙处。接着，教给学生三种具体的联想记忆法，让学生尝试。然后给出三组词，让学生进行实践。再通过奇思妙想进行拓展。从而使学生喜欢上联想记忆，并在学习和生活中有意识地运用联想记忆法。 六、教学过程 1、暖身操 1、想一想，有什么方法能在30秒内记住这些数字？ 5 8 12 15 19 22 2 6 29 2、“木”通过怎样的变化才能和“雪”联系起来？ 木——柴、柴——火、、、 、——雪 教师：先给学生一组（例1）数字，告诉他们要在30秒内记住这些数字，同时告诉他们会用时钟帮他们计时。时间到时，请几个学生回答他记住哪些数字并写在黑板上，以免忘记了学生答案，看是否有学生能在30秒内记住这些数字？如果有学生能在30秒内记住那些数字，要求学生起来跟大家一起分享他的方法；如果没有学生做到，重现数字，引导学生对这些数字进行观察，并找出其中的规律，再问学生现在能否在30秒内记住这些数字？做完第一题，引导学生明白，要记忆好和牢可以通过找它们其中规律；使学生明白机械记忆，比较难。第二题给学生一个字“木”，要求学生经过5步后，能与“雪”联系在一起，先给学生做出两个引导，使学生可以通过组词使“木”和“雪”联系起来，等学生做完之后，再请几个学生起来回答。然后总结几个学生的答案，看多出了多少个字，问学生除了记住了“木”和“雪”，还记住了哪些字？使学生明白，要记忆多，可以给事物嫁接桥梁，桥梁越多，记住的东西就越多，初步体验联想记忆的妙处。 学生：…… 2、导入新课 （1）小故事大道理 三国时期的吴国大将军周瑜小时候记忆力非常好。有一天，他的外公从外面买回7坛酒、9条鳝鱼、8条泥鳅，一共花了159两银子。过了一个星期，外公问他，那天买了些什么，花了多少银子，记不记得？ 周瑜胸有成竹地指着自己的脑袋说：“都在这儿装着呢！那天外公你买了7坛白酒（79）、9条鳝鱼（93）、8条泥鳅（泥巴），一共一壶酒（159）两银子”外公听后又惊又喜，连连称赞。 教师：请一个学生给同学念故事一段故事，然后把数字遮起来，问学生周瑜能否回答对外公的问题？接着学生是周瑜，能否回答对呢？请几个学生起来试着回答，同样，对那些会回答

顾客满意度指数模型的比较与借鉴

营销导师?ＭＡＲＫＥＴＩＮＧ 一、引言 ２０世纪９０年代以来，随着科技的飞速发展，市场经济日益繁荣，商品流通空前发达，产品无论在品种上还是在特色上都丰富多彩，为人们提供了多种多样的选择。同时人们对产品和服务的需求越来越趋向多样化，提供个性化的产品和服务，提高经济运行的质量，增强企业的竞争力，已经成为当代经济发展的重要趋势。在这种情况下，世界上许多发达国家的学者经过长期的探索和尝试，提出并建立了顾客满意度指数（ＣｕｓｔｏｍｅｒＳａｔｉｓｆａｃｔｉｏｎＩｎｄｅｘ，简称ＣＳＩ），通过它来度量个性化经济的质量—— —国家的服务水平。我国也于１９９９年开始对顾客满意度指数进行研究，通过一些学者和专家的不懈努力已经取得了很大的进步，获得一些成果。本文基于对已有的顾客满意度指数模型的分析，通过对现有模型进行改进，提出了一个新的顾客满意度指数（ＣＳＩ）模型，以供大家商榷。 二、国内外顾客满意度模型介绍 顾客满意思想萌发于欧洲，但它作为一个概念提出并用ＣＳ表示，则是１９８６年美国一位消费心理学家的创造。迄今为止，顾客满意的概念依然没有统一，但是在人们普遍接受的概念为：顾客满意是累积消费以后的积极评价。 顾客满意度是顾客满意的量化统计指标，描述了顾客对产品的认知（期望值）和感知（实际感受）之间的差异。顾客满意度指数不同于传统采用的顾客满意度指标。和其他质量测评方法相比，这种方法是站在顾客的角度，利用消费者行为理论建立模型。它直接通过顾客调查获取评价数据，运用数理统计方法进行评定，能够客观表达消费者的心理感受。目前，瑞典、美国和欧盟都相继建立了各自的顾客满意度指数。另外，新西兰、加拿大、韩国等国和台湾地区也在一些重要的行业建立了顾客满意度指数。 １．瑞典的顾客满意度指数模型（ＳＣＳＢ）。瑞典的顾客满意度晴雨表指数模型是世界上建立最早的全国性顾客满意度指数模型（如图１），该模型是在美国密西根大学的福内尔（Ｆｏｎｅｌｌ）教授等人的指导下开发的。模型中共有五个结构变量，分别是：顾客期望、感知绩效、顾客满意、顾客抱怨、顾客忠诚。其中，顾客期望是外生变量，其余变量是内生变量。 ２．美国顾客满意度指数模型（ＡＣＳＩ）。美国的顾客满意度指数（ＡＣＳＩ）模型（如图２）是以瑞典的顾客满意度指数模型为原型，由费耐尔（Ｆｏｒｎｅｌｌ）博士等人自１９９４年开始创建的，至今还不到１０年的时间。ＡＣＳＩ模型在原有的ＳＣＳＢ模型基础上增加了一个潜在变量—— —感知质量（ＰｅｒｃｅｉｖｅｄＱｕａｌｉｔｙ）。如果去掉感知质量及与其有关的路径，ＡＣＳＩ的模型几乎可以完全还原为ＳＣＳＢ模型。 ３．欧洲的顾客满意度指数（ＥＣＳＩ）模型。ＥＣＳＩ模型（如图３所示）继承了ＡＣＳＩ模型的基本构架和核心概念，如：顾客期望、感知质量、感知价值、顾客满意、顾客忠诚。两者的显著区别主要有：首先，在模型的构架上，ＥＣＳＩ模型去掉了ＡＣＳＩ模型中的顾客抱怨这个潜在变量。其次，增加了另一个潜在变量—— —企业形象。另外，在模型的度量上ＥＣＳＩ也发生了变化，不像ＡＣＳＩ模型只针对耐用品行业来进行测评，而是针对所有 顾客满意度指数模型的比较与借鉴 文 ／张继武 ９２经济论坛２００６?２０

第9章-面板数据模型理论

5.2 面板数据模型理论 5.2.1 面板数据模型及类型。 面板数据（panel data ）也称时间序列截面数据（time series and cross section data ）或混合数据（pool data ）。面板数据是同时在时间和截面空间上取得的二维数据。面板数据从横截面（cross section ）上看，是由若干个体（entity, unit, individual ）在某一时刻构成的截面观测值，从纵剖面（longitudinal section ）上看是一个时间序列。 面板数据用双下标变量表示。例如： it y , N i ,,2,1 ;T t ,,2,1 其中，N 表示面板数据中含有的个体数。T 表示时间序列的时期数。若固定t 不变，?i y ),,2,1(N i 是横截面上的N 个随机变量；若固定i 不变，t y ?,),,2,1(T t 是纵剖面 上的一个时间序列。对于面板数据来说，如果从横截面上看，每个变量都有观测值，从纵剖面上看，每一期都有观测值，则称此面板数据为平衡面板数据（balanced panel data ）。若在面板数据中丢失若干个观测值，则称此面板数据为非平衡面板数据（unbalanced panel data ）。 面板数据模型是建立在面板数据之上、用于分析变量之间相互关系的计量经济模型。面板数据模型的解析表达式为： it it it it it x y T j N i ,2,1;,2,1 其中，it y 为被解释变量；it 表示截距项，),,,(21k it it it it x x x x 为k 1维解释变量向量；' 21),,,(k it it it it 为1 k 维参数向量；i 表示不同的个体；t 表示不同的时间；it 为 随机扰动项，满足经典计量经济模型的基本假设),0(~2 IIDN it 。 面板数据模型通常分为三类。即混合模型、固定效应模型和随机效应模型。 ⑴ 混合模型。 如果一个面板数据模型定义为： it it it x y T j N i ,2,1;,2,1 则称此模型为混合模型。混合模型的特点是无论对任何个体和截面，回归系数 和 都是相同的 ⑵ 固定效应模型。 固定效应模型分为3种类型，即个体固定效应模型（entity fixed effects regression model ）、时间固定效应模型（time fixed effects regression model ）和时间个体固定效应模型（time and entity fixed effects regression model ）。 ① 个体固定效应模型。 个体固定效应模型就是对于不同的个体有不同截距的模型。如果对于不同的时间序

顾客满意度模型

顾客满意度监测与提高模型 (C u s t o m e r Sa t i s f a c t i o n M o n i t o r i n g &I m p r o v e m e n t M o d e l,C SM I) ·让您赢得更多的忠实顾客 顾客是上帝 ·追求顾客满意成为现代企业的营销目标之一 顾客满意使营销成本最小化 ·鼓励满意顾客重复购买的成本 ·获得一个新顾客的成本 ·挽留一个不满意顾客的成本 不满意顾客的口碑影响-坏事传千里 ·满意顾客平均向3个人传播口碑 ·不满意顾客会向9-10个人抱怨其经历 顾客满意度研究目的 ·衡量顾客满意度 ·了解对满意度影响较大的关键因素--客观、准确的衡量工具 ·确定自身优势和弱势 ·寻找提高满意度和忠诚度的行动策略--有效可操作决策支持 最终目的是帮助客户赢得更多的忠实顾客，实现成本最小化、收入最大化、利润最大化 顾客满意度模型

顾客满意度指标 ·基础指标：总体满意度（T O P2）（C S I） ·辅助指标： -不满意比例指标（S o D) -关键因素满意度 -顾客忠诚度、重复购买率和推荐率 -（加权）平均数指标 ·相对指标： -横向排序指标：不同部门、地区的对比排序 -横向差距指标：对比竞争对手或行业领导者的差距-纵向改善指标：对比以往满意度数据 满意度比较模型的应用 因素贡献度分析--亟待改进,保持优势

提高满意度首要行动原则 --重要程度高、满意程度低的因素是重点改善目标 提高满意度的行动准则二 --综合权衡满意度、忠诚度、推荐率作为行动目标 提高满意度行动准则三 --缩小与竞争对手或行业领导者在关键满意因素上的差距（因素2是品牌A相对

自联想记忆神经网络研究_王传栋

收稿日期:2010-08-20;修回日期:2010-11-20 基金项目:国家自然科学基金(61003040);南京邮电大学校科研基金(NY210043) 作者简介:王传栋(1971-),男,讲师,硕士,研究方向为神经网络与模式识别、数据仓库与数据挖掘;杨雁莹,副教授,硕士,研究方向为软件工程与数据库、数据挖掘。 自联想记忆神经网络研究 王传栋1,2 ,杨雁莹 3 (1.南京邮电大学计算机学院,江苏南京210003;2.南京邮电大学计算机技术研究所,江苏南京210003;3.南京森林警察学院信息技术系,江苏南京210046) 摘 要:自联想记忆神经网络能模拟人脑思维和机器智能,具有信息分布式存储和内容可寻址访问的重要特征,是人工神经网络研究的一个重要分支。介绍了开创自联想记忆神经网络研究先河的H opfi e l d 联想记忆神经网络模型,分析了该模型的优缺点;然后在系统分析现有自联想记忆神经网络相关研究文献的基础上,从学习算法、体系结构和应用领域三个方面对自联想记忆神经网络的研究进展进行了归纳阐述;总结了自联想记忆神经网络目前存在的主要问题,并且预测了其未来的发展趋势。 关键词:神经网络;自联想记忆;智能信息处理 中图分类号:TP183 文献标识码:A 文章编号:1673-629X (2011)03-0109-04 R esearch on Auto -A ssociative M e mory N eural Net works WANG Chuan-dong 1,2 ,YANG Y an-y i n g 3 (1.C o ll eg e o f C om pu t e r ,N anji ng U n i v ersity o f Po sts &T e lecomm un ica ti ons ,N anji ng 210003,Ch i na ;2.Institute o f Com puter T echno l o gy,N an ji ng U niversity of Po sts &T elecomm un i cati o ns ,N an ji ng 210003,Ch i na ;3.D epart m en t o f Info r m ati on and T echno logy,N an jing C o llege o f Fo restry Po li ce ,N an jing 210046,Ch i na) A bstract :A s an i m portant arti fici al n eural n et w o rk ,au t o -associ ative m e m ory m odel (AM )can b e e m p l oyed t o m i m i c hum an t h i nk i ng and m ach i ne i n t elli gence ,w h i ch has m assi vely parallel distri bu t ed con fi gurati on and con t en t-addressab l e ab ility .In th i s pap er ,i n troduce i n detail t he H opfi eld A ss ociati veM e m ory (HAM )n eural net w ork w h i ch has y i e l ded a great i m pact on t he devel opm en t of au t o-ass oc i ativem e m ory m ode,l and an al yze HAM s st rongpo i n t and d ra w back.S econd l y,focu si ng on the existi ng re l evan t research literatures ,presen t a s urvey of au t o -ass o ci ativem e m ory m odels from t he three aspects such as l earn i ng a l gorit hm,n et w ork arch itecture and p ractical app licati on;Fi na ll y ,s umm ari z e t h e m ai n questi on w h i ch au t o -associ ativem e m ory m odels are faced w it h at presen,t and forecast its fu t ure devel opm en t tendency. K ey words :neural net w o r k;au t o-ass oc i ati v em e m ory;i n t elli gen t i n for m ation p rocessi ng 0 引 言 长期以来,为了模仿人脑功能,构造出具有类人智能的人工智能系统,人们对大脑的工作机制和思维的本质作了大量的研究工作。人工神经网络就是这样一种能够模仿和延伸人脑智能、思维和意识等功能的自适应动力学系统。联想记忆模型作为人工神经网络研究的一个重要分支,具有信息分布式存储和内容可寻址访问的重要特点,能模拟人脑简单的思维功能,通过 联想回忆出不完整的输入,特别适用于处理含噪和不确定的信息,因此在内容可寻址存储、智能搜索和检索、优化计算、纠错编码、智能控制、图像压缩、模式识别和知识推理等方面获得了极为广泛的应用,成为当今神经计算主要研究课题之一 [1] 。 迄今为止,作为人工神经网络研究的一个重要分支,联想记忆模型的研究已经取得了丰硕的成果,涉及到自联想、异联想、序列联想、多向联想和多对多联想等各种联想模式 [2] ,研究重点主要包括体系结构、学习 算法和实际应用。文中在系统调研现有自联想记忆神经网络相关研究文献的基础上,结合我们在该领域的研究成果,首先详细介绍了著名的Hopfield 联想记忆模型(H opf i e l d A ssociati ve M e m ory ,HAM ),接着归纳阐述了自联想记忆神经网络的研究进展,最后总结了自联想记忆神经网络目前存在的主要问题,并且预测 第21卷 第3期2011年3月 计算机技术与发展COM PUTER TECHNOLOGY AND DEVELOP M ENT V o. l 21 N o .3M ar . 2011

情景联想的记忆方法

情景联想的记忆方法 情景联想法，是指根据文字内容展开想象，同时通过加入额外的动作、故事、逻 辑等，把前后文的图像联起来，构想出生地活泼的、连续情景的一种记忆方法。 情景联想的记忆方法： 情景记忆法记忆短诗 我们来看《六月二十七日望湖楼醉书》(宋?苏轼)这首诗： 黑云翻墨未遮山，白雨跳珠乱入船。 卷地风来忽吹散，望湖楼下水如天。 诗句翻译：黑云翻滚如同打翻的墨砚与远山纠缠，一会儿我的小船突然多了一些 珍珠乱窜，那是暴虐的雨点。一阵狂风平地而来，将暴雨都吹散。当我逃到望湖楼上，喝酒聊天，看到的却是天蓝蓝，水蓝蓝。 死记硬背：把这首诗读很多遍，脑海中没有图像或者并不关注脑海中的图像。 情景联想：我正坐着船在西湖上游玩，忽然，大片黑云飘了过来，把山顶都遮住了，大滴大滴的雨点像珠子一样“啪嗒啪嗒”地跳到船上，弄得我无处躲藏。正当我着 急的时候，忽然，一阵卷地风刮了过来，把暴雨都吹散了，我赶紧跑到望湖楼上喝酒，往下一看，楼下的水清澈地倒映着蓝天。 如果根据翻译的文字展开想象，也同样有图像感，这比起死记硬背也要好很多， 但是缺乏连续的情景感，这是运用普通理解记忆方法的弊端。而情景联想的优点恰好 是更具有连续的情景感。例如，刚开始的时候加入了“我正坐着船在西湖上游玩”，然 后第一句和第二句之间，加入了“正当我着急的时候”。这样，整个画面就更像一个有 场景、有情节的连续故事。 情景联想的作用，就是让我们大脑里的图像能够像电影情节那样连续展现，以获 得最佳的记忆效果。从记忆的角度来看，短的诗，上下文之间本来也不容易脱节，所 以情景联想法的威力并不那么明显。 情景记忆法记忆长诗 我们再举一首稍微长一点的诗来作说明。 例如《题破山寺后禅院》(唐?常建)这首诗： 清晨入古寺，初日照高林。

中国顾客满意度测评及应用

中国顾客满意度测评模型及应用 叶如意，汤万金，咸奎桐 中国标准化研究院顾客满意度测评中心北京 100088 {yeruyi@https://www.wendangku.net/doc/51365482.html,} 摘要：以非耐用消费品为例介绍了中国顾客满意度的测评模型以及模型的求解方法；介绍了中国顾客满意度的测评步骤；举例说明了中国顾客满意度数据的分析和应用；展望了中国顾客满意度的应用前景。 关键词：中国顾客满意度；感知质量；感知价值；结构化方程模型 I．引言 随着消费者地位的提高和消费理念的转变，政府和企业越来越重视产品满足用户需求的能力。顾客满意度作为一个综合指标，从用户角度测评产品的多维特征满足用户需求的能力、产品创造忠诚顾客和利润的能力，在国内外都已经得到重视和发展。 II．中国顾客满意度测评模型 中国顾客满意度（CCSI）的测评方法很多，此处介绍结构化方程模型（SEM, Structural Equation Modeling）分析法。结构化方程模型是一种由多种统计模型综合起来的因果分析型模型，因素分析法、路径分析法以及回归分析法都是它的一个特例。中国顾客满意度的测评模型是建立在消费心理和消费者行为学理论基础之上，借助大量统计数据进行反复验证和改善而建立的，目前很多国家都有各不相同的测评模型，例如美国的ACSI 1和欧洲的ECSI 2。 中国顾客满意度测评模型依据产品（或服务）的种类不同而有所不同，大致可以分为非耐用消费品顾客满意度模型、耐用消费品顾客满意度模型、服务业顾客满意度模型、政府公用事业顾客满意度模型等几大类，其中每一类还可以根据产品的不同加以细化。下面以非耐用消费品顾客满意度模型为例简要说明中国顾客满意度的测评模型，图1是我国非耐用消费品顾客满意度结构化方程模型的示意图。 图1 非耐用消费品顾客满意度SEM模型

第9章-面板数据模型理论

5.2 面板数据模型理论 5.2.1 面板数据模型及类型。 面板数据（panel data ）也称时间序列截面数据（time series and cross section data ）或混合数据（pool data ）。面板数据是同时在时间和截面空间上取得的二维数据。面板数据从横截面（cross section ）上看，是由若干个体（entity, unit, individual ）在某一时刻构成的截面观测值，从纵剖面（longitudinal section ）上看是一个时间序列。 面板数据用双下标变量表示。例如： it y , N i ,,2,1 =;T t ,,2,1 = 其中，N 表示面板数据中含有的个体数。T 表示时间序列的时期数。若固定t 不变，?i y ),,2,1(N i =是横截面上的N 个随机变量；若固定i 不变，t y ?,),,2,1(T t =是纵剖面 上的一个时间序列。对于面板数据来说，如果从横截面上看，每个变量都有观测值，从纵剖面上看，每一期都有观测值，则称此面板数据为平衡面板数据（balanced panel data ）。若在面板数据中丢失若干个观测值，则称此面板数据为非平衡面板数据（unbalanced panel data ）。 面板数据模型是建立在面板数据之上、用于分析变量之间相互关系的计量经济模 型。面板数据模型的解析表达式为： it it it it it x y μβα++= T j N i ,2,1;,2,1== 其中，it y 为被解释变量；it α表示截距项，),,,(21k it it it it x x x x =为k ?1维解释变量向量；'21),,,(k it it it it ββββ =为1?k 维参数向量；i 表示不同的个体；t 表示不同的时间；it μ为 随机扰动项，满足经典计量经济模型的基本假设),0(~2μσμIIDN it 。 面板数据模型通常分为三类。即混合模型、固定效应模型和随机效应模型。 ⑴ 混合模型。 如果一个面板数据模型定义为： it it it x y μβα++= T j N i ,2,1;,2,1== 则称此模型为混合模型。混合模型的特点是无论对任何个体和截面，回归系数α和β都是相同的 ⑵ 固定效应模型。 固定效应模型分为3种类型，即个体固定效应模型（entity fixed effects regression

项目管理PMP ITO联想记忆(第五版)

项目管理PMP输入输出ITTO联想记忆 首先按照过程组的数量进行编号为：667-4343-644 一、整合管理 整体管理是667-4343-644的6了，也就是有6个过程。为了便于区分输入输出，是【）代表输入，（】代表输出，【】代表过程，（）代表 技术工具。 1、输入和输出 【制定项目章程】：找老板签字立项。怎么才能项目批准呢，先说一 番项目大概要做什么【项目工作说明书），再找专家说我看行【商业 论证），再不行的话，杀手锏-【协议），既然客户都给钱来做，看样子老板想说不行都难，这样项目就批准了，立个文档老板签个字（项目章程】。 工具和技术：专家判断、引导技术（头脑风暴、冲突处理、引导者帮 助团队、引导者帮助个人、问题解决、会议管理） 【制定项目计划】：拿着老板签字找人汇总计划。首先我就拿着老板 的文件【项目章程）给大家看，大家就知道我是头，就肯听我的了， 然后让大家一起来定一个个小计划，例如成本计划，时间进度等（其 他领域的计划），完事后一起装订成一个大计划（项目管理计划】， 这个计划非常重要，干活和监督时候都要用到，后面就不再提它。 13个计划文件和3个及基准

工具和技术：专家判断、引导技术 【指导管理大家干活】：提意见，记考核，做东西的过程，要实施批 准的变更，所以还要更新计划、更新文件。 提意见就是发现谁做事方法不对，就提出（变更请求】（包括纠正措施、预防措施、缺陷补救）； 记考核就是每天收集项目工作情况（工作绩效信息】； 做东西就是要做出点东西出来（可交付成果】； 实际过程中会经常发现一些地方有问题，提出修改意见在实施变更控制得到批准后即【批准的变更）； 得到【批准的变更），要先更新计划和文件，然后继续实施。 工具和技术：专家判断、项目管理信息系统（作为事业环境因素的一部分，提供进度计划工具、工作授权系统、配置管理系统、信息收集 和发布系统，可自动收集和报告KPI）、会议 【监控项目工作】：实时监控，贯穿整个项目管理。 监督实施过程中提出的变更； 收集绩效信息（从实施过程中绩效数据得到）； 测量绩效信息（实际绩效与项目管理计划进行比较）； 如发现问题，提出变更。

满意度研究模型

满意度研究模型 一、满意度指数（CSI）简介 客户满意度指数（Customer Satisfaction Index,简称CSI） 是一个非常有效的度量和认识客户对企业的认同、对产品和服务的满意程度，以及再次购买倾向的指标。这种指标通过测量客户对产品或服务的期望、质量认知、价值认知和满意程度，测量决定满意度的相关变量和最终形成的忠诚度等几个方面，从多个角度对产品或服务质量进行整体评价。 利用连续测评的指数数列对复杂现象在较长期间内发展变化的趋势进行分析； 目前许多国家正在积极研究并使用满意度研究模型，其中最具代表性的是美国客户满意指数（ACSI）和欧洲客户满意指(ECSI)。实践表明CSI不仅可以度量微观主体（客户）的行为和意愿，还可以用来度量公司、行业、产业乃至国民经济运行的水平，指导管理者做出正确的、有针对性的战略和决策。 二、满意度指数（CSI）模型-结构方程模型 满意度结构方程模型 满意度指数

三、满意度模型指标体系 四、客户服务满意系统建设——客户满意评测系统的实施 客户平台Customer Workspace 客户档案是客户满意管理过程的最基础的环节。客户档案是调查的基础，是分析的基础，还是客户维护的基础。该阶段的主要任务是整合企业的客户资源，为企业管理客户档案提供解决方案和系统实现。内容包括：管理机制，系统实现，组织方式，构成内容等。

调查管理Survey Management 调查管理是客户满意管理过程中收集客户信息和感受关键的环节。一般说来，调查管理包括如下几个环节：问卷设计 样本确定 调查方式选择和过程管理 结果管理 数据理解Data understanding 数据理解阶段开始于原始数据的收集，接下来进行的活动是熟悉数据，识别数据质量问题，探索对数据的第一认识或发觉有意思的子集来形成对隐藏信息的假设。 分析建模Modeling & Analyzing 在此阶段，主要是选择各种建模技术，同时对它们的参数进行校准以达到最优值。本阶段的关键问题在于满意度结构方程模型以及其他分析根据的合理运用。 辅助决策Decision Supporting 项目的这个阶段包括如下内容： 结果评估 结果理解 决策建议 决策执行 结果反馈

面板数据模型理论知识(最新)

1.Panel Data 模型简介 Panel Data 即面板数据，是截面数据与时间序列数据综合起来的一种数据类型，是截面上个体在不同时点的重复观测数据。 相对于一维的截面数据和时间序列数据进行经济分析而言，面板数据有很多优点。(1)由于观测值的增多，可以增加自由度并减少了解释变量间的共线性，提高了估计量的抽样精度。(2)面板数据建模比单截面数据建模可以获得更多的动态信息，可以构建并检验更复杂的行为模型。(3)面板数据可以识别、衡量单使用一维数据模型所不能观测和估计的影响，可以从多方面对同一经济现象进行更加全面解释。 Panel Data 模型的一般形式为it K k kit kit it it x y μβα++=∑=1 其中it y 为被解释变量，it x 为解释变量， i ＝1，2，3……N ，表示N 个个体；t ＝1，2，3……T ，表示已知T 个时点。参数it α表示模型的截距项，k 是解释变量的个数，kit β是相对应解释变量的待估计系数。随机误差项it μ相互独立，且满足零均值，等方差为2δ的假设。 面板数据模型可以构建三种形式（以截面估计为例）： 形式一： 不变参数模型 i K k ki k i x y μβα++=∑=1 ，又叫混合回归模型，是指无论从时间上还是截面上观察数据均不存在显著差异，故可以将面板数据混合在一起，采用普通最小二乘估计法（OLS ）估计参数即可。 形式二：变截距模型i K k ki k i i x y μβαα+++=∑=1 *，*α为每个个体方程共同的截距项，i α是不同个体之间的异质性差异。对于不同个体或时期而 言，截距项不同而解释变量的斜率相同,说明存在不可观测个体异质影响但基本结构是相同的，可以通过截距项的不同而体现出来个体之间的差异。当i α与i x 相关时，那就说明模型为固定效应模型，当i α与i x 不相关时，说明模型为随机效应模型。 形式三：变参数模型 i K k ki ki i i x y μβαα+++=∑=1 * ，对于不同个体或时期而言，截距项（i αα+*）和每个解释变量的斜率ki β都是不相同的，表 明不同个体之间既存在个体异质影响也存在不同的结构影响，即每个个体或时期都对应一个互不相同的方程。同样分为固定效应模型和随机效应模型两种。 注意：这里没有截距项相同而解释变量的系数不相同的模型。 2.Panel Data 模型分析步骤

感知器模型及其学习算法

感知器模型及其学习算法 1 感知器模型 ?感知器模型是美国学者罗森勃拉特（Rosenblatt）为研究大脑的存储、学习和认知过程而提出的一类具有自学习能力的神经网络模型，它把神经网络的研究从纯理论探讨引向了从工程上的实现。 ? Rosenblatt提出的感知器模型是一个只有单层计算单元的前向神经网络，称为单层感知器。 2 单层感知器模型的学习算法 ?算法思想：首先把连接权和阈值初始化为较小的非零随机数，然后把有n 个连接权值的输入送入网络，经加权运算处理，得到的输出如果与所期望的输出有较大的差别，就对连接权值参数按照某种算法进行自动调整，经过多次反复，直到所得到的输出与所期望的输出间的差别满足要求为止。 ?为简单起见，仅考虑只有一个输出的简单情况。设x i(t)是时刻t感知器的输入（i=1,2,......,n），ω i (t)是相应的连接权值，y(t)是实际的输出，d(t)是所期望的输出，且感知器的输出或者为1，或者为0。 3 线性不可分问题 ?单层感知器不能表达的问题被称为线性不可分问题。 1969年，明斯基证明了“异或”问题是线性不可分问题： “异或”（XOR）运算的定义如下： 由于单层感知器的输出为 y(x 1,x 2 )=f(ω 1 ×x 1 +ω 2 ×x 2 -θ) 所以，用感知器实现简单逻辑运算的情况如下： （1）“与”运算（x 1∧x 2 ） 令ω 1= ω 2 =1，θ=2，则 y=f(1×x 1+1×x 2 -2)

显然，当x 1和x 2 均为1时，y的值1；而当x 1 和x 2 有一个为0时，y的值就为0。 （2）“或”运算（x 1∨x 2 ） 令ω 1= ω 2 =1, θ =0.5 y=f(1×x 1+1×x 2 -0.5) 显然，只要x 1和x 2 中有一个为1，则y的值就为1；只有当x 1 和x 2 都为0时，y 的值才为0。 （3）“非”运算（～X 1 ） 令ω 1 =-1，ω 2 =O，θ=-0.5，则 y=f((-1)×x 1+1×x 2 +0.5)) 显然，无论x 2为何值，x 1 为1时，y的值都为0；x 1 为O时，y的值为1。即y总 等于～x 1 。 （4）“异或”运算（x 1 XOR x 2 ） 如果“异或”（XOR）问题能用单层感知器解决，则由XOR的真值表9-1可知，ω1、ω2和θ必须满足如下方程组： ω1+ω2-θ＜0 ω 1 +0-θ≥0 0+0-θ＜0 0+ω 2 -θ≥0 显然，该方程组是无解，这就说明单层感知器是无法解决异或问题的。 异或问题是一个只有两个输入和一个输出，且输入输出都只取1和0两个值的问题，分析起来比较简单。对于比较复杂的多输入变量函数来说，到底有多少是线性可分的？多少是线性不可分的呢？相关研究表明（参见文献[19]），线性不可分函数的数量随着输入变量个数的增加而快速增加，甚至远远超过了线性可分函数的个数。也就是说，单层感知器不能表达的问题的数量远远超过了它所能表达的问题的数量。这也难怪当Minsky给出单层感知器的这一致命缺陷时，会使人工神经网络的研究跌入漫长的黑暗期。 4 多层感知器 ?在单层感知器的输入部分和输出层之间加入一层或多层处理单元，就构成了二层或多层感知器。