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表皮系数的分解方法

表皮系数的分解方法
表皮系数的分解方法

计量地理课后题答案

计量地理课后题答案文档编制序号:[KKIDT-LLE0828-LLETD298-POI08]

徐建华版计量地理学第二章答案 1.地理数据有哪几种类型,各种类型地理数据之间的区别和联系是什么 答:地理数据就是用一定的测度方式描述和衡量地理对象的有关量化指标。 按类型可分为: 1)空间数据:点数据,线数据,面数据; 2)属性数据:数量标志数据,品质标志数据 地理数据之间的区别与联系:数据包括空间数据和属性数据,空间数据的表达可以采用栅格和矢量两种形式。空间数据表现了地理空间实体的位置、大小、形状、方向以及几何拓扑关系。属性数据表现了空间实体的空间属性以外的其他属性特征,属性数据主要是对空间数据的说明。如一个城市点,它的属性数据有人口,GDP,绿化率等等描述指标。它们有密切的关系,两者互相结合才能将一个地理试题表达清楚。 2. 各种类型的地理数据的测度方法分别是什么 地理数据主要包括空间数据和属性数据:空间数据——对于空间数据的表达, 可以将其归纳为点、线、面三种几何实体以及描述它们之间空间联系的拓扑关 系;属性数据——对于属性数据的表达,需要从数量标志数据和品质标志数据 两方面进行描述。其测度方法主要有: (1) 数量标志数据 ①间隔尺度(Interval Scale)数据: 以有量纲的数据形式表示测度对象在某种单位(量

纲)下的绝对量。 ②比例尺度(Ratio Scale)数据: 以无量纲的数据形式表示测度对象的相对量。这种数据要求事先规定一个基点,然后将其它同类数据与基点数据相比较,换算为基点数据的比例。 (2) 品质标志数据 ①有序(Ordinal)数据。当测度标准不是连续的量,而是只表示其顺序关系的数据,这种数据并不表示量的多少,而只是给出一个等级或次序。 ②二元数据。即用0、1 两个数据表示地理事物、地理现象或地理事件的是非判断问题。 ③名义尺度(Nominal Scale)数据。即用数字表示地理实体、地理要素、地理现象或地理事件的状态类型。 3. 地理数据的基本特征有哪些 1 )数量化、形式化与逻辑化 2 )不确定性 3 )多种时空尺度 4 ) 多维性 4. 地理数据采集的来源渠道有哪些 1)来自于观测、测量部门的有关专业数据。 2)来自于统计年鉴、统计公报中的有关自然资源及社会经济发展数据。 3)来自于有关单位或个人的不定期的典型调查数据、抽样调查数据。 4)来自于政府公报、政府文件中的有关数据。5)来自于互联网(internet)的有关共享数据。 6)来自地图图件。主要包括各种比例尺的地形图、专题地图等。 7)来自遥感数据。 8)其他来源的有关数据,如室内实验分析数据。 9)来自于档案、图书等文献资料中的有关数据。 5. 数学方法和地理信息系统在地理数据处理中各自发挥什么样的作用 答:1)运用数学方法,建立地理数学模型,从更高,更深层次上揭示地理问题的机理。数学方法可以通过定量化的计算和分析对地理数据进行处理。 2)地理信息系统在处理空间数据和海量数据方面的功能是非常强大的,而GIS相关软件如ARCGIS等将空间数据域属性数据完美结合,处理起来更方便。

确定权重的方法及原则

?权重 ?确定权重的原则 ?权值因子判断表法 ?专家直观判定法 ?层次分析法 ?排序法 权重 权重是一个相对的概念,是针对某一指标而言。某一指标的权重是指该指标在整体评价中的相对重要程度。 权重表示在评价过程中,是被评价对象的不同侧面的重要程度的定量分配,对各评价因子在总体评价中的作用进行区别对待。事实上,没有重点的评价就不算是客观的评价,每个人员的性质和所处的层次不同,其工作的重点也肯定是不能一样的。因此,相对工作所进行的业绩考评必须对不同内容

对目标贡献的重要程度做出估计,即权重的确定。 总之,权重是要从若干评价指标中分出轻重来,一组评价指标体系相对应的权重组成了权重体系。一组权重体系{Vi|I=1,2,…n},必须满足下述两个条件: (1)0

(1)0

计量地理第二章课后题答案

徐建华版计量地理学第二章答案点击这里 1. 地理数据有哪几种类型,各种类型地理数据之间的区别和联系是什么? (1) 2. 各种类型的地理数据的测度方法分别是什么? (1) 3. 地理数据的基本特征有哪些? (2) 4. 地理数据采集的来源渠道有哪些? (2) 5. 数学方法和地理信息系统在地理数据处理中各自发挥什么样的作用? (2) 6. 对表2.4.1 中的分组数据,分别计算其平均值、中位数和众数。 (3) 7. 查阅2011年的中国经济统计年鉴,以各省(直辖市、自治区)的 (3) 8.某一地区各个亚区的GDP 数据如下表所示。 (7) 9.如果我们在作罗伦次曲线时,不是把某要素各组分的数据由大到小排序, (13) 11. 根据第10 题中的数据,计算锡尔系数L 指标和T 指标。 (21) 1.地理数据有哪几种类型,各种类型地理数据之间的区别和联系是什么? 答:地理数据就是用一定的测度方式描述和衡量地理对象的有关量化指标。 按类型可分为: 1)空间数据:点数据,线数据,面数据; 2)属性数据:数量标志数据,品质标志数据 地理数据之间的区别与联系:数据包括空间数据和属性数据,空间数据的表达可以采用栅格和矢量两种形式。空间数据表现了地理空间实体的位置、大小、形状、方向以及几何拓扑关系。属性数据表现了空间实体的空间属性以外的其他属性特征,属性数据主要是对空间数据的说明。如一个城市点,它的属性数据有人口,GDP,绿化率等等描述指标。它们有密切的关系,两者互相结合才能将一个 地理试题表达清楚。 2. 各种类型的地理数据的测度方法分别是什么? 地理数据主要包括空间数据和属性数据:空间数据——对于空间数据的表达, 可以将其归纳为点、线、面三种几何实体以及描述它们之间空间联系的拓扑关 系;属性数据——对于属性数据的表达,需要从数量标志数据和品质标志数据 两方面进行描述。其测度方法主要有: (1) 数量标志数据 ①间隔尺度(Interval Scale)数据: 以有量纲的数据形式表示测度对象在某种单位(量纲)下的绝对量。 ②比例尺度(Ratio Scale)数据: 以无量纲的数据形式表示测度对象的相对量。这种数据要求事先规定一个基点,然后将其它同类数据与基点数据相比较,换算为基点数据的比例。 (2) 品质标志数据 ①有序(Ordinal)数据。当测度标准不是连续的量,而是只表示其顺序关系的数据,这种数据并不表

确定权重的7种方法

确定权重的7种方法 表7-1 地质环境质量评价定权方法一览表 一、专家打分法 专家打分法即是由少数专家直接根据经验并考虑反映某评价观点后定出权重,具体做法和基本步骤如下: 第一步选择评价定权值组的成员,并对他们详细说明权重的概念和顺序以及记权的方法。

第二步列表。列出对应于每个评价因子的权值范围,可用评分法表示。例如,若有五个值,那么就有五列。行列对应于权重值,按重要性排列。 第三步发给每个参予评价者一份上述表格,按下述步骤四~九反复核对、填写,直至没有成员进行变动为止。 第四步要求每个成员对每列的每种权值填上记号,得到每种因子的权值分数。 第五步要求所有的成员对作了记号的列逐项比较,看看所评的分数是否能代表他们的意见,如果发现有不妥之处,应重新划记号评分,直至满意为止。 第六步要求每个成员把每个评价因子(或变量)的重要性的评分值相加,得出总数。 第七步每个成员用第六步求得的总数去除分数,即得到每个评价因子的权重。 第八步把每个成员的表格集中起来,求得各种评价因子的平均权重,即为“组平均权重”。 第九步列出每种的平均数,并要求评价者把每组的平均数与自己在第七步得到的权值进行比较。 第十步如有人还想改变评分,就须回到第四步重复整个评分过程。如果没有异议,则到此为止,各评价因子(或变量)的权值就这样决定了。 二、调查统计法 具体作法有下面四种。 1.重要性打分法:重要性打分法是指要求所有被征询者根据自己对各评价因子的重要性的认识分别打分,其步骤如下: a.对被征询者讲清统一的要求,给定打分范围,通常1~5分或1~100分都可。 b.请被征询者按要求打分。 c.搜集所有调查表格并进行统计,给出综合后的权重。 2.列表划勾法:该方法如图7-2所示。事先给出权值,制成表格。由被调查者在认为合适的对应空格中打勾。对应每一评价因子,打勾1~2个,打2个勾表示程度范围。这样就完成一个样本的调查结果。 在样本调查的基础上,除采用一般的求个样本的均值作为综合结果外,还可采用如下方法:

计量地理学期末复习

计量期末考试复习要点 第一章绪论 第一节计量地理学的形成和发展 第二节计量地理学中的数学方法 第三节计量地理学评价及其应用 第二章地理数据的来源及其预处理第一节地理数据的类型划分 第二节地理数据的基本特征 第三节地理数据的来源说明 第三章地理数据处理 第一节地理数据的统计处理 第二节地理数据的分布测量 第四章相关分析方法 第一节相关分析的计算问题 第二节相关分析方法的应用 第五章简单线性回归模型 ●回归分析与回归函数 ●简单线性回归模型参数的估计 ●拟合优度的度量 ●方程显著性的假设检验 ●回归系数的假设检验 ●回归模型预测 ●实际应用 第六章趋势面分析方法 趋势面分析的一般原理 趋势面模型的适度检验 趋势面分析应用实例第七章系统聚类分析模型 第一节聚类要素的数据处理 第二节距离的计算 第三节直接聚类法 第四节最短距离聚类法 第五节最远距离聚类法 第八章马尔可夫预测方法 第一节几个基本概念 第二节马尔可夫预测方法 第三节应用案例 第九章时间序列分析 第一节时间序列的概念和表示方法第二节时间序列分析的基本原理 第三节趋势拟合方法 第四节季节变动预测 第十章AHP决策分析方法 第一节基本原理 第二节分析过程 第三节计算方法 第四节方法评价 第五节应用案例 第十一章主成分分析 主成分分析的基本原理 主成分分析的计算步骤 主成分分析的软件实现 主成分分析方法应用实例 题型与分数: ?一、名词解释题:(共10题,每题2分)?二、简答题:(共7题,每题5分) ?三、计算题:(共3题,每题5分) ?四、分析题:(共1题,每题10分) ?五、应用题:(共2题,每题10分)

?地理数据 地理数据是用一定的测度方式描述和衡量地理对象的有关量化标志,是对地理问题进行定量化描述和研究的基础,是一切数学方法在地理学中应用的先决条件。 观测数据 观测数据是指通过观测仪器获取的数据,包括台站观测数据、定点观测数据、遥感观测数据等。 实验数据 实验数据是指利用实验仪器设备分析样品或模拟环境动力得到的数据,主要包括样品分析数据和模拟实验数据。 统计数据 统计数据是指通过全面统计或随机抽样调查获得的数据,主要包括统计年鉴数据、抽样调查数据、测量统计数据等。 空间数据 空间数据主要用于描述地理实体、地理要素、地理现象、地理事件及地理过程的产生、存在和发展的地理位置、区域范围及空间联系。 属性数据 属性数据主要用于描述地理实体、地理要素、地理现象、地理事件、地理过程的有关属性特征,包括数量标志数据与品质标志数据两种。 地理计算 地理计算(Geocomputation)的实质是借助于现代化的计算理论、计算方法和计算技术,通过对“整体”和“大容量”的地理数据进行处理,揭示复杂地理系统的运行机制,探索和寻求新的地理系统理论。 平均数 平均数是集中趋势指标中最重要的一种指标,代表研究对象的一般水平。一般地,平均数包括算术平均数和几何平均数两种类型,能反映出同质总体和样本数值的平均水平和一个数列的数值的“集中趋势”。 平均发展速度 平均发展速度的求解公式: X0为基期(或基年)数据 n为间隔年数(不包括基年)平均增长速度 平均增长速度反映社会经济现象或人口在一个较长时期内的平均递增速度。 平均增长速度的求解公式: X0为基期(或基年)数据 n为间隔年数(不包括基年) 平均增长速度=平均发展速度-1 中位数 中位数也称中央值,是地理数据按大小顺序排列,位居中间的那个数值。 众数 众数是一个地理观测(或调查)系列中出现频数(次数)最多的数。它也有典型性和代表性极差 极差是指所有数据中最大值与最小值之差,计算公式为: } { min } { max i i i i x x R- = n n g x x x = 1 r x=-

权重系数的确定

权重系数的确定 1、“差异驱动原理” 根据公式j s j k1 m s k ,j1,2,^, 求得各个指标的权重系数,其中 s j21 n x ij x j2,x j 1 n j1 n x ij,j1,2,^ 此方法利用数学理论,较好的避开了在评价中主观因素的影响。但是在现实决策和评价中,评价者的主观信息也是很重要的。 2、 1 基于证据推理与粗集理论的主客观综合评价方法,对复杂问题进行评价时,通常先将其划分成若干个评价单元,根据其逻辑关系进行层次化划分,并构造出相应的指标体系,接着对评价单元内的评价指标进行评价与合成,然后将具有层次性逻辑关系的评价单元状态进行合成,最终达到对系统进行综合评价的目的。不确定知识条件下对于评价单元内属性进行评价与推理的基本模型见图1[1]。在该模型中,ejk表示评价单元内的下层属性,其集合定义为Ek= {e1k…ejk…elk};H= [H1,H2,…,Hn]代表评语集,对应的量化值表示为P(H) = [P(H1),…,P(Hn)];yk表示评价单元内的上层属性。粗集理论在知识发现方面已获得了很大的成功。它可以处理模糊性和不确定性问题,并可根据所给数据直接推得结论[2]。证据推理在处理主观判断问题以及不确定知识的合成方面具有优势。把二者结合起来就可把主观判断和过去可用的知

(一)确定各要素间的相互影响关系 评价博士学位论文水平的要素比较多,各要素 之间存在相互作用、相互影响关系。例如,论文的选题会直接影响其研究成果的实际应用价值和创新性等,而学位论文是否具有创新成果,也是判断其应用价值大小的主要要素;研究生的科学研究能力又直接影响其学术成果的创新性;等等。根据我国博士学位论文评价的实际情况,以及相关专家的研究成果,我们首先理清上述各要素之间的影响关系,再按照解释结构模型法的原理,建立各评价要素的关系矩阵R,即R为8阶方阵,如图1所示。“1”表示评 x 1 x 2 x 3 x 4 x 5 x 6 x 7 x 8

最简单的权重计算方法

表 1 100 名大学生对择偶指标体系重要性的评价结果 、 第一步:以 67%(2/3)为界限,若选择“重要”“非常重要”、“极为重 最简单的权重计算方法 权重:反映指标在指标体系中重要性程度的数量。 研究问题:择偶指标体系权重集计算 1.外貌(身高、体重、长相魅力) 2.性格(情绪稳定性、性格匹配性、性格魅力) 3.成就(才华、财富) 4.潜力(升值空间) 一、定量统计法 假定随机抽取 50 名男大学生,50 名女大学生,填写一份调查问卷,结果 如表 1 所示: 要”的比例合计小于 67%,则删除该指标。由表 1 知,4 个指标累计比例均大 于 67%,均应保留。 第二步:把不重要赋值 1,有点重要赋值 2,重要赋值 3,非常重要赋值 4,极为重要赋值 5,若仅选择重要及以上数据进入统计,则这三种选项的权重

分别为:3/(3+4+5)=0.25;4/(3+4+5)=0.33;5/(3+4+5)=0.42。 第三步:计算每个指标的权重。指标1的权重 =(40*0.25+30*0.33+20*0.42)/{(40*0.25+30*0.33+20*0.42) +(30*0.25+40*0.33+10*0.42)+(40*0.25+30*0.33+10*0.42) +(30*0.25+40*0.33+20*0.42)}=28.3/(28.3+24.9+24.1+29.1)=28.3/106.4=0.266 指标2权重=24.9/106.4=0.234指标3权重=24.1/106.4=0.226 指标4权重=29.1/106.4=0.274 二、专家评定法 假设请三位专家对4个指标进行评价,结果如表2所示。 表2专家评定结果表 第一步,请每位专家就4个指标的重要性打分,4个指标评分的总和为100。第二步,计算每一指标的均值,见最后一列。 第三步,计算4个指标的权重。 指标1权重30/100=0.30 指标2权重26.67/100=0.27

权重的确定方法汇总

一、指标权重的确定 1.综述 目前关于属性权重的确定方法很多,根据计算权重时原始数据的来源不同,可以将这些方法分为三类:主观赋权法、客观赋权法、组合赋权法。 主观赋权法是根据决策者(专家)主观上对各属性的重视程度来确定属性权重的方法,其原始数据由专家根据经验主观判断而得到。常用的主观赋权法有专家调查法(Delphi法)、层次分析法(AHP )[106-108]、二项系数法、环比评分法、最小平方法等。本文选用的是利用人的经验知识的有序二元比较量化法。 主观赋权法是人们研究较早、较为成熟的方法,主观赋权法的优点是专家可以根据实际的决策问题和专家自身的知识经验合理地确定各属性权重的排序,不至于出现属性权重与属性实际重要程度相悖的情况。但决策或评价结果具有较强的主观随意性,客观性较差,同时增加了对决策分析者的负担,应用中有很大局限性。 鉴于主观赋权法的各种不足之处,人们又提出了客观赋权法,其原始数据由各属性在决策方案中的实际数据形成,其基本思想是:属性权重应当是各属性在属性集中的变异程度和对其它属性的影响程度的度量,赋权的原始信息应当直接来源于客观环境,处理信息的过程应当是深入探讨各属性间的相互联系及影响,再根据各属性的联系程度或各属性所提供的信息量大小来决定属性权重。如果某属性对所有决策方案而言均无差异(即各决策方案的该属性值相同),则该属性对方案的鉴别及排序不起作用,其权重应为0;若某属性对所有决策方案的属性值有较大差异,这样的属性对方案的鉴别及排序将起重要作用,应给予较大权重.总之,各属性权重的大小应根据该属性下各方案属性值差异的大小来确定,差异越大,则该属性的权重越大,反之则越小。 常用的客观赋权法[109-110]有:主成份分析法、熵值法[111-112]、离差及均方差法、多目标规划法等。其中熵值法用得较多,这种赋权法所使用的数据是决策矩阵,所确定的属性权重反映了属性值的离散程度。

权重的确定方法

权重的确定方法 权重是一个相对的概念,是针对某一指标而言。某一指标的权重是指该指标在整体评价中的相对重要程度。在模糊决策中,权重至关重要,他反映了各个因素在综合决策过程中所占有的地位和所起的作用,直接影响决策的结果。通常是根据经验给出权重,不可否认这在一定程度上能反映实际情况,但凭经验给出的权重有时不能客观的反映实际情况,导致评判结果“失真”。比较客观的权重的判定方法有如下几种: 1.确定权重的统计方法 1.1专家估测法 该法又分为平均型、极端型和缓和型。主要根据专家对指标的重要性打分来定权,重要性得分越高,权数越大。优点是集中了众多专家的意见,缺点是通过打分直接给出各指标权重而难以保持权重的合理性。 设因素集U={n u u u ,...,2,1},现有k 个专家各自独立的给出各个因素i u (i=1,2,...,n )的权重, ∑==k j ij i a k a 11(i=1,2,...,n ),即)1,...,1,1(1 1211∑∑∑====k j nj k j j k j j a k a k a k A 。 1.2加权统计方法 当专家人数k<30人时,可用加权统计方法计算权重。 按公式i s i i k x w a ∑==1计算(其中s 为序号数)然后可得权重A 。 1.3频数统计方法 由所有专家独立给出的各个因素的权重,得到权重分配表,对各个因素i u (i=1,2,...,n )进行但因素的权重统计实验,步骤如下: 第一步:对因素i u (i=1,2,...,n )在它的权重ij a (j=1,2,...,k)中找出最大值i M 和最小值i m , 即{}ij k j i a M ≤≤=1max ,{} ij k j i a m ≤≤=1min . 第二步;适当选取整数p,利用公式p m M i i -计算出权重分为p 组的组距,并将权重从小到大分 为p 组. 第三步:计算出落在每组内权重的频数和频率. 第四步:根据频数和频率的分布请况,取最大频率所在分组的组中值为因素i u 的权重i a (i=1,2,...,n ),从而得权重A=(n a a a ,...,,21). 1.4因子分析权重法 根据数理统计中因子分析方法,对每个指标计算共性因子的累积贡献率来定权。累积贡献率越大,说明该指标对共性因子的作用越大,所定权数也越大。 1.5信息量权数法 根据各评价指标包含的分辨信息来确定权数。采用变异系数法,变异系数越大,所赋的

指标权重的确定方法

权重的确定方法 一、权重的概念 用若干个指标进行综合评价是,其对被评价的作用,从评价目标来看并不是同等重要。在统计综合评价中,权属的大小反映了评价指标的重要程度,权数大的评价指标重要程度大,权数小的评价指标重要程度小。一般有两种表现形式:一是绝对数(频数)表示,另一种是用相对数(频率)表示。 (1)从含信息的多少来考虑。权数越大,评价指标所包含信息越多。 (2)从指标的区分能力来考虑,全数越大,说明评价指标区别被评价对象的能力越强。 二、权重的确定方法 对实际问题选定被综合的指标后,确定各指标的权的值的方法有很多种。概括起来,权重的确定方法从总体上可归为三大类:即主观赋权评价法、客观赋权评价法及组合集成赋权法。 (一)主观赋权法 所谓主观赋权法,就是指基于决策者的知识经验或偏好,通过按重要性程度对各指标(属性)进行比较、赋值和计算得出其权重的方法。对于主观赋权法的研究,目前已取得的主要成果有:层次分析法(AHP 法)、专家调研法(Delphi 法)。 1、德尔菲法 德尔菲法又称为专家法,其特点在于集中专家的知识和经验,确定各指标的权重,并在不断的反馈和修改中得到比较满意的结果。基本步骤如下: (1)选择专家。这是很重要的一步,选得好不好将直接影响到结果的准确性。一般情况下,选本专业领域中既有实际工作经验又有较深理论修养的专家10~30人左右,并需征得专家本人的同意。 (2)将待定权重的p 个指标和有关资料以及统一的确定权重的规则发给选定的各位专家,请他们独立的给出各指标的权数值。 (3)回收结果并计算各指标权数的均值和标准差。 (4)将计算的结果及补充资料返还给各位专家,要求所有的专家在新的基础上确定权数。 (5)重复第(3)和第(4)步,直至各指标权数与其均值的离差不超过预先给定的标准为止,也就是各专家的意见基本趋于一致,以此时各指标权数的均值作为该指标的权重。 此外,为了使判断更加准确,令评价者了解已确定的权数把握性大小,还可以运用“带有信任度的德尔菲法”,该方法需要在上述第(5)步每位专家最后给出权数值的同时,标出各自所给权数值的信任度。这样,如果某一指标权数的任任度较高时,就可以有较大的把握使用它,反之,只能暂时使用或设法改进。 2、层次分析法(AHP 法) 层次分析法(analytic hierarchy process, AHP)是70年代由著名运筹学家T.L.Saaty 提出的。 方法:多属性决策中,由决策者对所有评价指标进行两两比较,得判断矩阵() ij n n U u ?=, 其中ij u 为评价指标i s 与j s 比较而得的数值,取值为1至9之间的奇数,分别表示前者指标比后者指标同等重要、较重要、很重要、非常重要、绝对重要;当取值为1至9之间的偶数时,分别表示指标两两相比的重要性程度介于两个相邻奇数所表示的 重要性程度之间,且1 ij ji u u =。则:() 1 1 ()1,2,,n n j ij i W u j n ===∏ (二)、客观赋权法 客观赋权法,它是基于各方案评价指标值的客观数据的差异而确定各指标的权重的方法。目前,关于客观赋权法的主要研究成果有:基于“差异驱动”原理的赋权方法,可分为突出整体差异的“拉开档次法”和突出局部差异的“均方差法”、“嫡值法”以及“极差法”、“离差法”。 1、主成分分析法 方法:把多项评价指标综合成z 个主成分,再以这z 个主成分的贡献率为权数构造一个综合指标,并据此作出判断 特点:用:个线性无关的主成分代替原有的n 个评价指标,当这n 个评价指标的相关性较高时,这种方法能消除指标间信息的重叠;而且能根据指标所提供的信息,通过数学运算而主动赋权 2“拉开档次”法

计量地理学

一、名词解释:1、计量地理学:是以数学方法为核心,以计算机方法和现代计算工具为基础,以各种地理现象为研究对象的一门交叉学科。(其研究对象是:空间与过程的研究、生态研究、区域研究。其研究内容是:分布型研究、相互关系研究、类型研究、网络分析、趋势面分析)2、地理数据:就是用一定的测度方式描述和衡量地理对象的有关量化标志。(其可分为两大基本类型:空间数据和属性数据。地理数据变换的目的是:去伪存真、易识规律、减小边幅、便于建模。属性数据功能或作用:可以分类;可以排序;标识作用;检索作用)3、相关分析就是衡量事物之间或变量之间线性相关程度的强弱并用适当的统计指标表示出来,这个以相关系数为基础的统计方法就是相关分析。4、趋势面分析:用数学的方法,以数学模型来模拟(或拟合)地理数据的空间分布及其区域性变化趋势的方法,称为趋势面分析。5、主成分分析是把原来多个变量化为少数几个综合指标的一种统计方法,从数学角度来看这是一种降维处理技术。6、空间分析,即空间数据的统计分析,是现代计量地理学中一个快速发展的方向领域。7、聚类分析就是根据地理变量(或指标或样品)的属性或特征的相似性或亲疏程度,用数学的方法把它们逐步地分型划类,最后得到一个能反映个体或站点之间、群体之间亲硫关系的客观的分类系统。8、偏相关分析:指在地理系统中进行多要素间相关分析时,而把其它要素视为常数来专门单独研究其中两个要素之间的相互关系密切程度的相关分析。 9、基尼系数:就是通过两组数据的对比分析,纵、横坐标均以累计百分比表示,从而做出罗伦次曲线,然后再计算得出的集中化指数。10、锡尔系数:用于对经济发展、收入分配等均衡(不均衡)状况,进行定量化的描述。(锡尔系数越大,就表示收入分配差异越大;反之,锡尔系数越小,就表示收入分配越均衡)。11、拟合优度:是指回归直线对观测值的拟合程度。显然若观测点离回归直线近,则拟合程度好;反之则拟合程度差。12、时间序列:时间数列或动态数列,是要素(变量)的数据按时间顺序变动排列而形成的一种数列,他反映了要素随时间变化的发展过程。13、地统计学是以区域化变量理论为基础,以变 异函数为主要工具,研究那些在空间分布上既有随机性又有结构性,或空间相关和依赖性的自然现象的科学。14、洛伦兹曲线:使用累计频率曲线研究工业化集中化程度的曲线被称之为罗伦次曲线。15、变异函数,又称变差函数、变异矩,是地统计分析所特有的基本工 具。(变异函数的参数:基台值,变程或称空间依赖范围,块金值或称区域不连续性值和分维数)16、马尔可夫预测法:它是基于马尔可夫链,根据事件的目前状况预测其将来各个时刻或时期变动状况的一种预测方法。(在事件的发展过程中,若每次状态的转移都只仅与前一刻的状态有关,而与过去的状态无关,或者说状态转移过程是无后效性的,则这样的状态转移过程就称为马尔可夫过程) 二、简答题1、计量地理学的发展阶段:第一阶段【20 世纪50 年代末到60 年代末期】特征:统计学方法的应用。第二阶段【60 年代末到70 年代末期】特征:多元统计分析方法和电子计算机技术在地理学研究中广泛应用。第三阶段【70 年代末期开始到80 年代末期】特征:运筹学、投入产出分析方法、GIS等。第四阶段【90 年代初至今】特征:“3S”技术、神经网络、遗传算法模型、细胞自动模型、模糊逻辑模型、改进了的地理加权回归等高性能计算所依赖的计算方法与理论模型。2、地理数据的采集:指运用各种技术手段,通过各种渠道收集地理数据的过程。其采集的渠道来源主要包括:⑴来自于观测、测量部门的有关专业数据⑵来自于统计年鉴、统计公报中的有关自然资源及社会经济发展数据⑶来自于有关单位或个人的不定期的典型调查数据、抽样调查数据⑷来自于政府公报、政府文件中的有关数据⑸来自于档案、图书等文献资料中的有关数据⑹来自于互联网的有关共享数据⑺地图数据⑻遥感数据⑼其他来源的有关数据3、采集地理数据过程需注意的问题:①注意和强调数据的质量,及数据的完备性和可靠性②在数据采集过程中,最大限度地减小数据的误差③在数据采集完毕后,进行检验、辨别真伪,要通过数据筛选,去粗存精,去伪存真。4、计量地理学与传统地理学的研究对象的区别(1)传统地理学:观察、分类、比较、综合、描述;计量地理学:假说-模式化-校验-解释-结论(2)传统地理学的研究方法图示:区域地理问题——对问题的思考——资料的收集——分类和分析——地理解释——关于问题的结论——比较;计量地理学的研究方法图示:现实世界的分系统——假说——模型——检验——解释——关于现实世界的结论(可以证明假说的正确与否)——理论——模型5、计量地理学与传统地理学的研究方法的区别:A、传统地理学:常用归纳法。概括来自观察。难以避开观察到的是特殊情况或解释者的个人好恶。B、计量地理学:通过假设予以条理化;经过模式化得出数据予以检验;若成功,建立法则和理论,否则重新建立假说6、地统计学与经典统计学方法的区别和联系:联系:它们都是在大量采样的基础上,通过对样本属性值的频率分布或均值方差关系及相应的分析确定其空间分布及相关关系。区别:1、经典统计学研究变量必须是纯随机变量,而地统计学既有随机性又有结构性;2、经典统计学理论可以无限重复或大量重复观测或实验,而地统计学不能重复这样的实验,因为区域变量一旦在空间上取得样本之后,就不可能在同一位置再次取得,地统计学区域化变量取值只有一次;3、经典统计学每次抽样必须独立,而地统计学中两个相邻样本不一定保持独立,具有一定的空间相关性;4、经典统计学以频率分布为基础,地统计学除了掌握样本的研究统计分析外,还要研究区域化的变量分析。7、地理数据统计处理的内容主要包括两个方面:一是进行统计整理,二是计算有关统计指标与参数。一、统计整理㈠统计分组,即步骤如下:A、求变数的全距R;B、确定组数n;C、计算组距h;D、确定组限;E、计算组中值m (m=(下限+上限)/2);㈡计算各组的频数、频率,编制统计分组表㈢作分布图。8、计量地理学的发展趋势:1、计量地理学和生产实践的进

权重确定方法

? ? ? ? ? ? 权重 权重是一个相对的概念,是针对某一指标而言。某一指标的权重是指该指标在整体评价中的相对重要程度。 权重表示在评价过程中,是被评价对象的不同侧面的重要程度的定量分配,对各评价因子在总体评价中的作用进行区别对待。事实上,没有重点的评价就不算是客观的评价,每个人员的性质和所处的层次不同,其工作的重点也肯定是不能一样的。因此,相对工作所进行的业绩考评必须对不同内容对目标贡献的重要程度做出估计,即权重的确定。 总之,权重是要从若干评价指标中分出轻重来,一组评价指标体系相对应的权重组成了权重体系。一组权重体系{Vi|I=1,2,…n},必须满足下述两个条件: (1)0

确定权重的原则 一、系统优化原则 在评价指标体系中,每个指标对系统都由它的作用和贡献,对系统而言都有它的重要性。所以,在确定它们的权重时,不能只从单个指标出发,而是要处理好各评价指标之间的关系,合理分配它们的权重。应当遵循系统优化原则,把整体最优化作为出发点和追求的目标。 在这个原则指导下,对评价指标体系中各项评价指标进行分析对比,权衡它们各自对整体的作用和效果,然后对它们的相对重要性做出判断。确定各自的权重,即不能平均分配,又不能片面强调某个指标、单个指标的最优化,而忽略其他方面的发展。在实际工作中,应该使每个指标发挥其应有的作用。 二、评价者的主观意图与客观情况相结合的原则 评价指标权重反映了评价者和组织对人员工作的引导意图和价值观念。当他们觉得某项指标很重要,需要突出它的作用时,就必然各该指标以较大的权数。但现实情况往往与人们的主观意愿不完全一致,比如,确定权重时要考虑这样几个问题:(1)历史的指标和现实的指标;(2)社会公认的和企业的特殊性;(3)同行业、同工种间的平衡。所以,必须同时考虑现实情况,把引导意图与现实情况结合起来。前面已经讲过,评价经营者的经营业绩应该把经济效益和社会效益同时加以考虑。 三、民主与集中相结合的原则 权重是人们对评价指标重要性的认识,是定性判断的量化,往往受个人主观因素的影响。不同的人对同一件事情都有各自的看法,而且经常是不相同的,其中有合理的成分;也有受个人价值观、能力和态度造成的偏见。这就需要实行群体决策的原则,集中相关人员的意见互相补充,形成统一的方案。这个过程有下列好处: 1、考虑问题比较全面,使权重分配比较合理,防止个别人认识和处理问题的片面性。 2、比较客观的协调了评价各方之间意见不统一的矛盾,经过讨论、协商、考察各种具体情况而确定的方案,具有很强的说服力,预先消除了许多不必要的纠纷。 3、这是一种参与管理的方式,在方案讨论的过程中,各方都提出了自己的意见,而且对评价目的和系统目标都有进一步的体会和了解,在日常工作中,可以更好的按原定的目标进行工作。 权值因子判断表法 1、组成评价的专家组。包括人事部门的人员、评价专家以及相关的其他人员。根据不同的评价对象和目的,专家构成可以不同。 2、制订评价指标因子判断表。见下表:

权重的确定方法

权重的确定方法 ——数学建模协会A.权重简介 在统计理论和实践中,权重是表明各个评价指标(或者评价项目)重要性的权数,表示各个评价指标在总体中所起的不同作用。权重有不同的种类,各种类别的权重有着不同的数学特点和经济含义,一般有以下几种权重。 按照权重的表现形式的不同,可分为绝对数权重和相对数权重。相对数权重也称比重权数,能更加直观地反映权重在评价中的作用。 按照权重的形成方式划分,可分为人工权重和自然权重。自然权重是由于变换统计资料的表现形式和统计指标的合成方式而得到的权重,也称为客观权重。人工权重是根据研究目的和评价指标的内涵状况,主观地分析、判断来确定的反映各个指标重要程度的权数,也称为主观权重。 按照权重形成的数量特点的不同划分,可分为定性赋权和定量赋权。如果在统计综合评价时,采取定性赋权和定量赋权的方法相结合,获得的效果更好。 按照权重与待评价的各个指标之间相关程度划分,可分为独立权重和相关权重。 独立权重是指评价指标的权重与该指标数值的大小无关,在综合评价中较多地使用独立权重,以此权重建立的综合评价模型称为“定权综合”模型。 相关权重是指评价指标的权重与该指标的数值具有函数关系,例如,当某一评价的指标数值达到一定水平时,该指标的重要性相应的减弱;或者当某一评价指标的数值达到另一定水平时,该指标的重要性相应地增加。相关权重适用于评价指标的重要性随着指标取值的不同而发生变化的条件下,基于相关权重建立的综合评价模型被称为“变权模型”。比如评估环境质量多采用“变权综合”模型。 确定权重的方法较多,这里介绍统计平均法、变异系数法和层次分析法,这些也是实际工作种常用的方法。 B.确定权重的原则 一、系统优化原则 在评价指标体系中,每个指标对系统都由它的作用和贡献,对系统而言都有它的重要性。所以,在确定它们的权重时,不能只从单个指标出发,而是要处理好各评价指标之间的关系,合理分配它们的权重。应当遵循系统优化原则,把整体最优化作为出发点和追求的目标。在这个原则指导下,对评价指标体系中各项评价指标进行分析对比,权衡它们各自对整体的作用和效果,然后对它们的相对重要性做出判断。确定各自的权重,即不能平均分配,又不能片面强调某个指标、单个指标的最优化,而忽略其他方面的发展。在实际工作中,应该使每个指标发挥其应有的作用。 二、评价者的主观意图与客观情况相结合的原则 评价指标权重反映了评价者和组织对人员工作的引导意图和价值观念。当他们觉得某项指标很重要,需要突出它的作用时,就必然各该指标以较大的权数。但现实情况往往与人们的主观意愿不完全一致,比如,确定权重时要考虑这样几个问题:(1)历史的指标和现实的指标;(2)社会公认的和企业的特殊性;(3)同行业、同工种间的平衡。所以,必须同时考虑现实情况,把引导意图与现实情况结合起来。前面已经讲过,评价经营者的经营业绩应该把经济效益和社会效益同时加以考虑。 三、民主与集中相结合的原则 权重是人们对评价指标重要性的认识,是定性判断的量化,往往受个人主观因素的影响。不

权重确定和计算

3.3 评价因素权重确定的基本理论 权重是一个相对的概念,在评价因素体系中每个因素对实现评价目标和功能的相对重要程度就是该因素的权重。权重是综合评价的重要信息,一组评价指标体系相对应的权重组成权重体系。一组权重体系{W i|i=i,2,…,n}必须满足下述两个条件: (1)0 < wi < 1,i=1,2,…,n。(3-1 ) n (2)w i 1 (3-2) i1 其中n 是权重指标的个数 一级指标和二级指标权重的确定: 设某一评价的一级指标体系为{V i |i=1,2,…,n}其对应权重体系为{W i|i=1,2,…,n}则有: (1) 0 < W i < 1 , i=1,2,…,n。(3-3) n ( 2) W i 1 (3-4) i1 如果该评价的二级指标体系为{V j |i=1,2,…,n ; j=1,2,…,m},则其对应的权重体系为{W j|i=1,2,…,n ; j=1,2,…,m}应满足: (1) 0< w i < 1 , i=1,2,…,n。(3-5) n ( 2) W i 1 (3-6) i1 nm ( 3) W i W ij = 1 (3-7) i1j1 对于三级、四级指标可以以此类推。权重体系是相对指标体系来确定的。首先必须有指标体系,然后才有相应权重系数。指标权重的选择实际也是对系统评价指标进行排序的过程,而且权重值的构成应符合以上的条件。

3.4权重确定的方法 权重确定的方法很多,主要有主成分分析法、德尔菲法(Delphi )、层次分析法 (AHP。本文中主要运用层次分析法来确定评价因素的权重。 层次分析法通过分析复杂系统所包含的因素及相关关系,将系统分解为不同 的要素,并将这些要素划规不同层次,从而客观上形成多层次的分析结构模型。将每一层次的各要素进行两两比较判断,按照一定的标度理论,得到其相对重要程度的比较标度,建立判断矩阵。通过计算判断矩阵的最大特征值极其相应的特征向量,得到各层次要素的重要性次序,从而建立权重向量【5】。 层次分析法确定权重的步骤: (1)建立树状层次结构模型。在本文中,该模型就是安全评价因素体系。 (2)确立思维判断定量化的标度。在两个因素相互比较时,需要有定量的标度,假设使用前面的标度方法,则其含义如表4-1所示, 按表4-1标度方法来确定标度。 表3-1层次分析法判断标度确定原则 标度含义 1表示两个因素相比具有等性 3表示两个因素相比一个因素比另一个因素稍微重要 5表示两个因素相比一个因素比另一个因素明显重要 7表示两个因素相比一个因素比另一个因素强烈重要 9表示两个因素相比一个因素比另一个因素极端重要 2、4、6、8为上述相邻判断的中值 (3)构造判断矩阵。运用两两相比的方法,对各相关元素进行两两相比较评分,根据中间层若干指标,可得到若干两两比较判断矩阵。 (4)计算权重。这一步将解决n个元素A , A2,…A n权重的计算问题,对于表4-2的两两比较的方法得到矩阵A,解矩阵特征根,计算权重向量和特征根max的方法有“和积法”、“方根法”、和“根法”。 本文选用了计算较为简便的“和积法”,其计算步骤如下: ①对A按列规范化,即对判断矩阵A每一列正规化: a ij a ij n (i,j =1,2,…,n )(3-8) a ij

变异系数_权重的确定方法

二、权重的确定方法 在统计理论和实践中,权重是表明各个评价指标(或者评价项目)重要性的权数,表示各个评价指标在总体中所起的不同作用。权重有不同的种类,各种类别的权重有着不同的数学特点和经济含义,一般有以下几种权重。 按照权重的表现形式的不同,可分为绝对数权重和相对数权重。相对数权重也称比重权数,能更加直观地反映权重在评价中的作用。 按照权重的形成方式划分,可分为人工权重和自然权重。自然权重是由于变换统计资料的表现形式和统计指标的合成方式而得到的权重,也称为客观权重。人工权重是根据研究目的和评价指标的内涵状况,主观地分析、判断来确定的反映各个指标重要程度的权数,也称为主观权重。 按照权重形成的数量特点的不同划分,可分为定性赋权和定量赋权。如果在统计综合评价时,采取定性赋权和定量赋权的方法相结合,获得的效果更好。 按照权重与待评价的各个指标之间相关程度划分,可分为独立权重和相关权重。 独立权重是指评价指标的权重与该指标数值的大小无关,在综合评价中较多地使用独立权重,以此权重建立的综合评价模型称为“定权综合”模型。 相关权重是指评价指标的权重与该指标的数值具有函数关系,例

如,当某一评价的指标数值达到一定水平时,该指标的重要性相应的减弱;或者当某一评价指标的数值达到另一定水平时,该指标的重要性相应地增加。相关权重适用于评价指标的重要性随着指标取值的不同而发生变化的条件下,基于相关权重建立的综合评价模型被称为“变权模型”。比如评估环境质量多采用“变权综合”模型。 确定权重的方法较多,这里介绍统计平均法、变异系数法和层次分析法,这些也是实际工作种常用的方法。 (一) 统计平均法 统计平均数法(Statistical average method)是根据所选择的各位专家对各项评价指标所赋予的相对重要性系数分别求其算术平均值,计算出的平均数作为各项指标的权重。其基本步骤是: 第一步,确定专家。一般选择本行业或本领域中既有实际工作经验、又有扎实的理论基础、并公平公正道德高尚的专家; 第二步,专家初评。将待定权数的指标提交给各位专家,并请专家在不受外界干扰的前提下独立的给出各项指标的权数值; 第三步,回收专家意见。将各位专家的数据收回,并计算各项指标的权数均值和标准差; 第四步,分别计算各项指标权重的平均数。 如果第一轮的专家意见比较集中,并且均值的离差在控制的范围之内,即可以用均值确定指标权数。如果第一轮专家的意见比较分散,可以把第一轮的计算结果反馈给专家,并请他们重新给出自己的意

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