层次分析法实例讲解学习

层次分析法实例讲解学习
层次分析法实例讲解学习

因果分析法

因果分析法 因果分析法(Causal Factor Analysis,CFA) [编辑] 什么是因果分析法 因果分析法是通过因果图表现出来,因果图又称特性要因图、鱼刺图或石川图,它是1953年在日本川琦制铁公司,由质量管理专家石川馨最早使用的,是为了寻找产生某种质量问题的原因,发动大家谈看法,做分析,将群众的意见反映在一张图上,就是因果图。用此图分析产生问题的原因,便于集思广益。因为这种图反映的因果关系直观、醒目、条例分明,用起来比较方便,效果好,所以得到了许多企业的重视。 按事物之间的因果关系,知因测果或倒果查因。因果预测分析是整个预测分析的基础。 因果分析法(技术)运用于项目管理中,就是以结果作为特性,以原因作为因素,逐步深入研究和讨论项目目前存在问题的方法。因果分析法的可交付成果就是因果分析图。如下图所示: 一旦确定了因果分析图,项目团队就应该对之进行解释说明,通过数据统计分析、测试、收集有关问题的更多数据或与客户沟通来确认最基本的原因。确认了基本原因之后,项目团队就可以开始制定解决方案并进行改进了。 [编辑]

因果关系的类型 在社会经济现象之间,因果关系大致可分为函数关系、相关关系、因子推演关系等几种不同的类型。 1、函数关系 函数关系是指几种社会经济现象之间存在着确定的数量关系。在预测具有此种函数关系的经济事物中。常用的方法有直线回归模型、二次曲线模型、指数曲线模型等预测方法。 2、相关关系 相关关系指两种或两种以上的社会经济现象间存在着相互依存关系,但在数量上没有确定的对应关系。在这种关系中,对于自变量的每一个值,因变量可以有几个数值与之相对应,表现出一定的波动性、随机性,但又总是围绕着它们的平均数并遵循着一定规律而变动。相关关系与函数关系是性质不同的两类变量间的关系。变量之间存在着确定性数量对应规律的称为函数关系,可以用数学函数式表达。变量间不存在确定性数量对应规律的要用统计学的方法来研究。统计学上研究有关社会经济现象之间相互依存关系的密切程度叫做相关系数。相关分析可以得到一个表明相关程度的指标,称为相关系数。这种方法对于不能在实验室用实验方法分析的社会经济现象显得特别重要。通过相关分析,还可以测定和控制预测的误差,掌握预测结果的可靠程度,把误差控制在一个范围内。 社会经济现象之间的相互关系是非常复杂的,表现出不同的类型和形态。从变量之间相互关系的方向来看。分为正相关和负相关。在某些经济现象之间,当自变量x的值增加时,因变量y的值也随之相应地增加,这佯的相关关系就是正相关。当自变量x的值增加时,因变量y的值随之而呈减少的趋势,这种关系就是负相关。 从变量之间相互关系的表现形式来看,可分为直线相关与非直线相关。当x值发生变动时,y值随之发生大致均等的变动(增加或减少),表现在图形上,其观察点分布于狭长的带形区域之内,并近似地表现为直线形式,这样的关系通称为直线关系。当x值变动时,y值随之呈不均等变动(增加或减少),表现在图形上,其观察点的分布近似地表现为各种不同的曲线形式,这种相关关系通称为非直线相关。相关关系法重要的是确定判断变量相关系数。 3、因子推演法 因子推演法即根据引起某种社会经济现象变化的因子,来推测某种现象变化趋势。例如,每年新建立的家庭数目是住房需要量的因子;青年结婚的数量是家俱和衣服的销售量的因子;婴儿出生人数是玩具需要量的因子;汽车的销售量是汽车配件需求量的因子等等。根据某经济现象的因子就可以预测它的需求量变化趋势。 [编辑] 因果关系的分析方法 因果关系分析法,是从事物变化的因果关系质的规定性出发,用统计方法寻求市场变量之间依存关系的数量变化函数表达式的一类预测方法。这类预测方法,在市场预测中常用的方法有两种: (一)回归分析法 当预测目标变量(称因变量)由于一种或几种影响因素变量(称自变量)的变化而发生变化,根据某一个自变量或几个自变量的变动,来解释推测因变量变动的方向和程度,常用回归分析法建立数学模型。 回归分析法:在掌握大量观察数据的基础上,利用数理统计方法建立因变量与自变量之间的回归关系函数表达式,来描述它们间数量上的平均变化关系。这种函数表达式称回归方程式。 回归分析中,当研究的因果关系只涉及因变量和一个自变量时,叫做一元回归分析;当研究的因果关系涉及因变量和两个或两个以上自变量时,叫做多元回归分析。

德尔菲法案例分析

德尔菲法案例分析 案例一:德尔菲法应用案列 某公司研制出一种新兴产品,现在市场上还没有相似产品出现,因此没有历史数据可以获得。公司需要对可能的销售量做出预测,以决定产量。于是该公司 成立专家小组,并聘请业务经理、市场专家和销售人员等8位专家,预测全年可 能的销售量。8位专家提出个人判断,经过三次反馈得到结果如下表所示。 专家编 号 第一次判断第二次判断第三次判断 最低销售量最可能销 售量 最高销 售量 最低销 售量 最可能销 售量 最高销 售量 最低销售量 最可能销 售量 最高销售量 1 150 750 900 600 750 900 550 750 900 2 200 450 600 300 500 650 400 500 650 3 400 600 800 500 700 800 500 700 800 4 750 900 1500 600 750 1500 500 600 1250 5 100 200 350 220 400 500 300 500 600 6 300 500 750 300 500 750 300 600 750 7 250 300 400 250 400 500 400 500 600 8 260 300 500 350 400 600 370 410 610 平均数345 500 725 390 550 775 415 570 770 ?平均值预测: 在预测时,最终一次判断是综合前几次的反馈做出的,因此在预测时一般以最后一次判断为主。则如果按照8位专家第三次判断的平均值计算,则预测这个新产品的平均销售量为: (415+570+770)/3=585 ?加权平均预测: 将最可能销售量、最低销售量和最高销售量分别按0.50、0.20和0.30的概率加权平均,则预测平均销售量为:570*0.5+415*0.2+770*0.3=599 ?中位数预测: 用中位数计算,可将第三次判断按预测值高低排列如下: 最低销售量: 300 370 400 500 550

因果图分析法研究与实现

因果图分析法研究与实现 因果图分析法是编写测试用例的重要方法之一,属于黑盒测试的范畴。因果图分析法原理简单,步骤明确,应用广泛。但目前诸多参考教材对于该方法的介绍基本都采用了相对复杂而且相类似的实例,对学习者来说有一定的困难。结合多年软件测试用例设计的经验,在实践的前提下,就因果图分析法设计测试用例给出了详尽的介绍,特别是针对因果图转换成判定表这一步骤,提出了明确简洁的转换办法并结合浅显易懂的实例加以实现,从而进一步简化了因果图分析法的应用,也为广大学习者提供了一定的参考价值。 标签:黑盒测试;测试用例;因果图;判定表 1引言 随着软件质量受重视程度的日益增加,软件测试在国内软件项目开发中也越来越受重视,并得以迅速发展,而测试用例是软件测试全部过程的核心,是测试执行环节的基本依据。因果图分析法是设计测试用例的重要方法之一,它属于黑盒测试的范畴。因果图分析法原理简单,步骤明确,但由于目前诸多参考教材对于该方法的介绍基本都采用了相对复杂实例,特别当把因果图转换成判定表这一步骤,目前还没有提出过明确性的方法,所有的实例都是直接给出答案,而没有解释方法,这样就给学习者在理解上造成一定的困难,本文在教学实践前提下,就因果图如何转换为判定表提出了一种简易可行的方法,并结合实例加以实现。 2方法介绍 2.1因果图定义 因果图(cause effect graphics)是一种形式化语言,是一种组合逻辑网络图。它是把输入条件视为“因”,把输出或程序状态的改变视为“果”,将黑盒看成是从因到果的网络图,采用逻辑图的形式来表达功能说明书中输入条件的各种组合与输出的关系。因果图法的基本原理是通过因果图,把用自然语言描述的功能说明转换为判定表,然后为判定表的每一列设计一个测试用例。 2.2产生背景 等价类划分法和边界值分析方法都是着重考虑输入条件,但没有考虑输入条件的各种组合、输入条件之间的相互制约关系。这样虽然各种输入条件可能出错的情况已经测试到了,但多个输入条件组合起来可能出错的情况却被忽视了。如果在测试时必须考虑输入条件的各种组合,则可能的组合数目将是天文数字,因此必须考虑采用一种适合于描述多种条件的组合、相应产生多个动作的形式来进行测试用例的设计,这就需要利用因果图。因果图法是一种帮助人们系统地选择一组高效率测试用例的方法。

5M因素法(鱼骨图)分析案例

运用5M因素法(鱼骨图)分析及解决问题的实际操作案例 背景:某民营房地产集团公司下属商贸分公司,在自有房产基础上经营有超市5家, 经营业种以生鲜食品、传统食品、日用日化为主,总营业面积10000平方米;百货一家, 主要经营业种为服装针织、皮具、皮鞋、化妆品,小吃,营业面积4500平方米;正在筹备 中的购物中心18000平方米。 问题1 :经过统计商贸公司2001年9月一2002年3月的销售,总体毛利率为不到8%,注意:此毛利率是在公司无低毛利的家电以及百货毛利率近20%的基础上产生的总体毛利 率,相对于市场状况以及竞争对手来讲,此毛利率偏低,从中反映了占销售比重近80%的超市经营毛利不正常。 问题2 :经过进一步的市场调查,针对超市每个业种安排如下数量的市调(按销售数量排名),得出以下数据比较: 注:甲连锁店为一国营零售企业,在本地有34家连锁店,拥有诸多食品、日化产品的代理批发权; 乙连锁店为一民营连锁零售企业,现有18家分店,拥有部分食品、日化产品的批发代理权; 丙为一家200平方米左右的便利店; 将市调数据经过进一步分析,发现价格问题----[b]我司进价比竞争对手售价高[/h]的情况如下(先忽略在正常供价基础上零售价格异常状况): 感觉到问题的严重性,公司紧急召开了采购人员的专项会议,要求在规定时间内(一周) 针对以上问题各采购主任做出解释并及时与供应商进行谈判,希望能得到实质性的解决。

一周过去了,供价问题依然没有得到明显的改善,高出比例依然居高不下。总结各采购主任的解释,主要如下: 1、甲、乙对手拥有诸多敏感商品的控制权,近水楼台先得月,人家有权利及有实力去进行降价; 2、公司政策对于供应商的通道利润要求过高,厂商在无奈情况下,只有提高供价,保持其基本利润,如果要求供应商降价,只有舍弃部分通道利润才可行; 3、公司要求的经营方式过于呆板,竞争对手部分商品是从批发市场上进行铲货来冲击市场,而公司没有此先例,都是以正常方式进行经营; 4、公司的付款方式问题:由于现金进货与押款进货的供价有区别,但是公司最低的付款要求为7 天付款,因此在价格上没有办法降低; 5、竞争对手的恶意竞争行为:牺牲利润,亏本赚吆喝; 6、人手不够,杂事多,没有办法集中时间与精力与供应商谈判。 针对以上解释,公司明确回复:如果在有把握的情况下,以上由于公司自身原因造成的供价高的问题,可以放宽尺度与供应商进行交涉。 但是,一周时间过去了,问题仍然没有得到改善。 真的就是以上问题造成的吗?是主要的原因呢还是有其他的原因? 没有过多的责怪各采购主任,在随后的中层干部例会上,我将此问题谈了出来,然后让大家了解了什么是鱼骨图分析法(5M 因素分析法),希望通过大家的理解来讨论这个问题产生的根源所在,主要问题主要出现在哪些环节,哪些是需要重点解决的问题,哪些是虽然是先天的因素,但是可以通过努力去改进的环节,哪些是虽然由于条件的限制暂时不能改进但是可以通过改进其他问题予以弥补的问题。 5M 因素包括人、机、料、法、环5 个方面,“人”指的是造成问题产生人为的因素有哪些;“机”通俗一点就象战斗的武器,通指软、硬件条件对于事件的影响;“料”就如武器所用的子弹,指基础的准备以及物料;“法” 与事件相关的方式与方法问题是否正确有效;“环” 指的是内外部环境因素的影响。 5 个方面就象鱼的“主刺”一样,每个主刺上还有很多的小刺,这些小刺就是与主刺相关的问题,来构成了一条难以下咽的鱼骨头,如果不拔掉,一不小心就会卡住喉咙,让人痛苦不堪。

层次分析法在人力资源管理方面的应用

层次分析法在人力资源管理方面的应用 作者:周红燕 入库时间:2005年7月1日 摘要:本文旨在应用层次分析法(AHP)对人力资源中的经常碰到的问题:岗位工资等级、绩效评估进行一个量化的分析,从而定义一个合理的薪酬水平,对员工做出公正的绩效评估,使员工觉得公平,使公司得到效率。 关键词:层次分析法、薪酬分析、决策变量、评判标准 1、什么是层次分析法 层次分析法(The analytic hierarchy process)简称AHP,是由Thomas L.Staaty 最先发明的用于解决包含多项标准时的复杂问题,在这个过程中,决策者需要判断各项评判标准的重要性、决策变量相对于评判标准的优先极。应用层次分析法可以给出各个标准的权重,各个决策变量相对于每项标准的优先级,量化决策变量,从而为决策提供依据。 层次分析法广泛地应用于设施规划、选址、决策等,笔者曾将之用于人力资源管理中的岗位薪酬分析,用这种方法对一个工厂的众多岗位的薪酬标准进行分析,从而定义出岗位工资,这对于薪酬分配的公平性具有很重要的意义。 层次分析法中有几个很重要的定义 决策变量(Decision variate):要进行判断进行取舍的参量 评判标准(Criteria):用以做为比较指标的参量 优先级(Preference):重要性 权重(weight):指定给某数字反映其重要性的系数 2、案例: 在一个工厂里,有一百多个岗位,这些岗位复杂程度各不相同,工作的环境各不一样,一个合理的岗位工资分配制度对于提高员工满意度、体现人力资源的公平性具有非常重要的作用,而该工厂所处的行业比较特殊,没有可以借鉴的经验,必须由该工厂对自已的岗位工资水平进行合理地定义。 现已知社会的平均工资水平,该公司决定比社会平均工资水平高10%做为公司总的基数,如何对工厂内部各个岗位的工资基数进行分配,这是该文章要解决的问题。

鱼骨图分析法(完整篇)

编号:SY-AQ-01646 ( 安全管理) 单位:_____________________ 审批:_____________________ 日期:_____________________ WORD文档/ A4打印/ 可编辑 鱼骨图分析法(完整篇) Fishbone diagram analysis

鱼骨图分析法(完整篇) 导语:进行安全管理的目的是预防、消灭事故,防止或消除事故伤害,保护劳动者的安全与健康。在安全管理的四项主要内容中,虽然都是为了达到安全管理的目的,但是对生产因素状态的控制,与安全管理目的关系更直接,显得更为突出。 鱼骨分析法是咨询人员进行因果分析时经常采用的一种方法,其特点是简捷实用,比较直观。现以上面提到的某炼油厂情况作为实例,采用鱼骨分析法对其市场营销题进行解析。 鱼骨分析法简介 鱼骨图是由日本管理大师石川馨先生所发展出来的,故又名石川图。鱼骨图是一种发现问题“根本原因”的方法,它也可以称之为“因果图”。鱼骨图原本用于质量管理。 问题的特性总是受到一些因素的影响,我们通过头脑风暴找出这些因素,并将它们与特性值一起,按相互关联性整理而成的层次分明、条理清楚,并标出重要因素的图形就叫特性要因图。因其形状如鱼骨,所以又叫鱼骨图(以下称鱼骨图),它是一种透过现象看本质的分析方法。 头脑风暴法(BrainStorming——BS):一种通过集思广益、

发挥团体智慧,从各种不同角度找出问题所有原因或构成要素的会议方法。BS有四大原则:严禁批评、自由奔放、多多益善、搭便车。 鱼骨图的三种类型 A、整理问题型鱼骨图(各要素与特性值间不存在原因关系,而是结构构成关系) B、原因型鱼骨图(鱼头在右,特性值通常以“为什么……”来写) C、对策型鱼骨图(鱼头在左,特性值通常以“如何提高/改善……”来写) 鱼骨图制作 制作鱼骨图分两个步骤:分析问题原因/结构、绘制鱼骨图。 1、分析问题原因/结构。 A、针对问题点,选择层别方法(如人机料法环等)。 B、按头脑风暴分别对各层别类别找出所有可能原因(因素)。 C、将找出的各要素进行归类、整理,明确其从属关系。 D、分析选取重要因素。

层次分析法的应用实例

第二节 层次分析法的应用实例 层次分析法在解决定量与定性复杂问题时,由于方法的简单性、直观性,同时在解决各种领域的实际问题时又显示其有效性和可行性,因而深受广大工程技术人员和应用数学工作者的欢迎而被广泛采用。下面我们举例说明它的实用性。 设某港务局要改善一条河道的过河运输条件,要确定是否建立桥梁或隧道以代替现在的轮渡。 此问题可得到两个层次结构:过河效益层次结构和过河代价层次结构;由图5-3(a)和(b)分别表示。 例 过河的代价与效益分析。 (a) 过河效益层次结构 (b) 过河代价层次结构 图5-3 过河的效益与代价层次结构图 过河的效益 A 过河的效益 2B 经济效益 1B 过河的效益 3B 隧 道 2D 桥 梁 1D 渡 船 3D 美化 11 C 进出方便 10 C 舒适 9 C 自豪感 8 C 交往沟通 7C 安全可靠 6 C 建筑就业 5 C 当地商业4C 岸间商业3C 收入2C 节省时间1 C 过河的代价 A 社会代价 2B 经济代价 1B 环境代价 3B 隧 道 2D 桥 梁 1D 渡 船 3D 对生态的污染 9 C 对水的污染 8 C 汽车的排放物 7 C 居民搬迁 6 C 交往拥挤 5C 安全可靠 4 C 冲击渡船业 3 C 操作维护 2 C 投入资金 1 C

在过河效益层次结构中,对影响渡河的经济因素来说桥梁或隧道具有明显的优越性。一种是节省时间带来的效益,另一种是由于交通量的增加,可使运货增加,这就增加了地方政府的财政收入。交通的发达又将引起岸间商业的繁荣,从而有助于本地商业的发展;同时建筑施工任务又创造了大量的就业机会。以上这些效益一般都可以进行数量计算,其判断矩阵可以由货币效益直接比较而得。但社会效益和环境效益则难以用货币表示,此时就用两两比较的方法进行。从整体看,桥梁和隧道比轮渡更安全,更有助于旅行和交往,也可增加市民的自豪感。从环境效益看,桥梁和隧道可以给人们更大的舒适性、方便性,但渡船更具有美感。由此得到关于效益的各个判断矩阵如表5-9—表5-23所示。 表5-9 表5-10 表5-11 表5-12 表5-13 表5-14

鱼骨图分析法(又名因果图)

鱼骨图Cause & Effect/Fishbone Diagram 第1章概念与来源 鱼骨图又名特性因素图是由日本管理大师石川馨先生所发展出来的,故又名石川图。鱼骨图是一种发现问题“根本原因”的方法,它也可以称之为“因果图”。鱼骨图原本用于质量管理。 问题的特性总是受到一些因素的影响,我们通过头脑风暴找出这些因素,并将它们与特性值一起,按相互关联性整理而成的层次分明、条理清楚,并标出重要因素的图形就叫特性要因图。因其形状如鱼骨,所以又叫鱼骨图(以下称鱼骨图),它是一种透过现象看本质的分析方法,又叫因果分析图。同时,鱼骨图也用在生产中,来形象地表示生产车间的流程。下图为鱼骨图基本结构: 一般可转化为三种类型: A、整理问题型鱼骨图(各要素与特性值间不存在原因关系,而是结构构成关系,对问题进行结构化整理) B、原因型鱼骨图(鱼头在右,特性值通常以“为什么……”来写) C、对策型鱼骨图(鱼头在左,特性值通常以“如何提高/改善……”来写) 第2章应用场景 鱼骨图常用于查找问题的根因时使用,如对于现场客户的需求进行分析整理时可使用该工具分析用户的本质需求。 第3章使用步骤 制作鱼骨图分两个步骤:分析问题原因/结构、绘制鱼骨图。 分析问题原因/结构

A、针对问题点,选择层别方法(如人机料法环测量等)。 B、按头脑风暴分别对各层别类别找出所有可能原因(因素)。 C、将找出的各要素进行归类、整理,明确其从属关系。 D、分析选取重要因素。 E、检查各要素的描述方法,确保语法简明、意思明确。 分析要点: a、确定大要因(大骨)时,现场作业一般从“人机料法环”着手,管理类问题一般从“人事时地物”层别,应视具体情况决定; b、大要因必须用中性词描述(不说明好坏),中、小要因必须使用价值判断(如…不良); c、脑力激荡时,应尽可能多而全地找出所有可能原因,而不仅限于自己能完全掌控或正在执行的内容。对人的原因,宜从行动而非思想态度面着手分析; d、中要因跟特性值、小要因跟中要因间有直接的原因-问题关系,小要因应分析至可以直接下对策; e、如果某种原因可同时归属于两种或两种以上因素,请以关联性最强者为准(必要时考虑三现主义:即现时到现场看现物,通过相对条件的比较,找出相关性最强的要因归类。) f、选取重要原因时,不要超过7项,且应标识在最未端原因; 绘制鱼骨图 鱼骨图做图过程一般由以下几步组成: 1.由问题的负责人召集与问题有关的人员组成一个工作组(work group),该组成员必须对问题有一定深度的了解。 2.问题的负责人将拟找出原因的问题写在黑板或白纸右边的一个三角形的框内,并在其尾部引出一条水平直线,该线称为鱼脊。 3.工作组成员在鱼脊上画出与鱼脊成45°角的直线,并在其上标出引起问题的主要原因,这些成45°角的直线称为大骨。 4.对引起问题的原因进一步细化,画出中骨、小骨……,尽可能列出所有原因 5.对鱼骨图进行优化整理。 6.根据鱼骨图进行讨论。完整的鱼骨图如图2所示,由于鱼骨图不以数值来表示,并处理问题,而是通过整理问题与它的原因的层次来标明关系,因此,能很好的描述定性问题。鱼骨图的实施要求工作组负责人(即进行企业诊断的专家)有丰富的指导经验,整个过程负责人尽可能为工作组成员创造友好、平等、宽松的讨论环境,使每个成员的意见都能完全表达,同时保证鱼骨图正确做出,即防止工作组成员将原因、现象、对策互相混淆,并保证鱼骨图层次清晰。负责人不对问题发表任何看法,也不能对工作组成员进行任何诱导。 鱼骨图使用步骤 (1)查找要解决的问题; (2)把问题写在鱼骨的头上; (3)召集同事共同讨论问题出现的可能原因,尽可能多地找出问题; (4)把相同的问题分组,在鱼骨上标出; (5)根据不同问题征求大家的意见,总结出正确的原因;

德尔菲法探讨物流企业效益度量指标体系

德尔菲法探讨物流企业效益度量指标体系 汪思远2009710083 统计二班 【摘要】目前,企业运作的不规范已经成为制约我国物流业健康发展的瓶颈,为此,有必要从效益度量的层面针对物流企业的运营管理提出指导性的规范要求,促进物流企业的规范发展,促进我国物流产业的有序发展。文中将德尔菲法和层次分析法两种度量方法进行融合,根据两者的特点取其长、避其短,构建了一套全新的财务与非财务指标相结合的物流企业效益指标度量体系,试图对企业效益做出更加科学客观的度量。 【关键词】物流企业;效益;度量指标;德尔菲法;层次分析法 1引言 物流理论的不断发展和物流实践的不断深入,客观上要求建立与之相适应的物流企业效益度量指标体系,并确定合理的度量方法,以此来科学、客观地反映物流企业的运营情况。目前,物流企业作为新兴的行业,其经营方法还处于探索阶段,效益度量指标体系就更不完善。基于这一背景对物流企业的效益度量指标进行综合分析,除要建立科学、合理的度量指标体外,还要研究科学的度量模型。 2德尔菲法在物流企业效益度量指标体系中的应用可行性物流企业效益度量指标度量系统作为物流企业管理控制系统中一个相对独立的子系统,由以下几个基本要素构成:度量目标、度量对象、度量指标、度量标准、分析报告。 德尔菲法作为一种主观、定性的方法,可以广泛应用于各种度量指标体系的建立和具体指标的确定过程。当德尔菲法下的决策系统中很多因素之间的比较往往无法用定量的方式描述,此时需要将半定性、半定量的问题转化为定量计算问题。层次分析法是解决这类问题的行之有效的方法。层次分析法将复杂的决策系统层次化,通过逐层比较各种关联因素的重要性来为分析、决策提供定量的依据。由此可见,结合层次分析法的德尔菲法是一种相对权威的企业效益度量指标度量指标体系建模方法,它考虑了专家们的真实意见,统一了各项指标的权重,克服了传统效益度量体系中或重财务或重服务的弱点,能够比较准确地反映企业在一定时期内为创造的价值,不仅适用于物流行业,还适合物流企业的成本与服务效益度量指标评估。

层次分析法的应用

层次分析法的一个应用 摘要 关键词: Abstract Keywords: 前言 1层次分析法理论概述 1.2层次分析法的概念 层次分析法是由美国运筹学家匹兹堡大学的 T.L.saaty教授于20世纪70年代提出的一种决策方法。它是将评价对象或问题视为一个系统,根据问题的性质和想要达到的总目标将问题分解成不同的组成要素,并按照要素间的相互关联度及隶属关系将要素按不同层次聚集组合,从而形成一个多层次的分析结构系统,把问题条理化、层次化。 层次分析法的结构符合人们思维的基本特征分解、判断、综合,把复杂的问题分解为各组成要素,再将这些要素按支配关系分组,从而形成有序的递阶层次结构,通过两两比较判断的方式确定每一层次中要素的相对重要性,然后在递阶层次结构内进行合成得到相对于目标的重要程度的总排序。因此,层次分析法从出现开始就受到了理论界广泛的支持和认可,并得到了不断的改进和完善。

1.3 AHP法下优点 (1)AHP对于解决多层次、多指标的递阶结构问题行之有效。保险公司绩效评价各指标之间相互作用,相互制约,且绩效受到多种因素的影响,可以分解成不同的子指标,例如我们从财务维度可将保险公司的绩效分解为增加盈利能力、偿付能力和发展能力三个层面,而各个层面又可以从多个角度来衡量,从而构成关联保险公司绩效评价指标体系的递阶结构体系。这样,我国上市保险公司绩效评价指标体系的递阶结构为层次分析法提供了“结构”基础。 (2)把定性分析和定量分析有机地结合起来,避免了单纯定性分析的主观臆断性和单纯利用定量分析时对数据资料的严格要求。 (3)层次分析法思路简单明了,将人们的思维数字化、系统化,便于接受并容易计算;同时,层次分析法是一种相对比较成熟的理论,有大量的是实践经验可以借鉴,这就避免了在保险公司绩效评价指标权重的确定过程中由于缺乏经验而产生的不足。 当然层次分析法也存在着缺陷:首先,其结论是建立在判断矩阵是一致性矩阵的基础上的,而在实际应用中所建立的判断矩阵,由于各方面的原因,往往不能一次性得到具有一致性的判断矩阵,而需要对其一致性进行检验,并进行多次的修改。因此,判断矩阵的建立过程比较复杂,且存在较大的主观性;其次是特征值的计算量较大;再次,许多专家认为层次分析法中采用的1-9标度法不能准确地反映专家和决策者的真实感觉和判断。采用层次分析法来确定两个指标的相对重要性时,当人们认为A1比A2重要(记为a),B1比B2明显重要(记为b),C1比C2强烈重要(记为c)时,则(c-b)比(b-a)要大得多,因而标度不应该的线性的,而是随着重要程度的增加差距越来越大。而1-9标度是等距的,所以Saaty 提出的线性评判标度与人们头脑中的实际标度并非一致。因此,这些问题都需要进行改进,但整体上不影响本文采用层次分析法确定评价指标权重。 1.4 AHP的基本步骤 用层次分析法作系统分析,首先需要把问题层次化,根据问题的性质和总目标把问题分解成为不同的因素,并且根据这些因素间的相互影响及隶属关系将因素按不同层次聚集组合,形成一个多层次的分析结构模型,并最终系统分析归结为最底层(供决策的方案、措施等)相对于最高层(总目标)的相对重要性权重的确

数学建模期末作业谈层次分析法在就业中的应用讲课稿

数学建模期末作业谈层次分析法在就业中 的应用

谈层次分析法在就业中的应用 摘要 近年高校毕业生数量急剧膨胀就业的难题似乎变得更加严峻和突出——全国就业工作座谈会传来消息,2010年应届毕业生规模是本世纪初的6倍,2011年高校毕业生人数为660万人,“十二五”时期应届毕业生年平均规模将达到近700万人。许多大学生处于就业十字路口,茫然不知所措。这种心态下的种种决策难免造成失误,所以需要一种可靠的定量的容易操作的,并且具体的有说服力的方法来帮助做出决策。本文提出了定性和定量相结合的层次分析法步骤,构成了工作满意度的评价指标体系,通过各因素重要程度比较与计算,最终确定出了6个具体指标在该体系下的权重并排序,这样在分析某种工作的满意程度时就可以按此权重进行衡量。为此我们建立了层次结构模型,做成对比较矩阵: 正互反矩阵为?????????? ????? ? ??? ?=wn wn w wn w wn wn w w w w w w w wn w w w w w w w A /...... 2/1//2........3/22/21/2/1........3/12/11/1M M M M 通过Matlab 等数学工具,得到特征向量 T w )083.0,201.0,139.0,154.0,076.0,347.0(1=,且∑==508.6)(max i i nw Aw λ,通过一致 性指标得出1016.0) 1() (max =--= n n CI λ,1.0082.024 .11016 .0<=== RI CI CR , 如果有CI 偏差,那偏差是否在满意的一致性范围,引进平均随机一致性指标RI 。 平均随机一致性指标RI 数值

层次分析法实例

层次分析法应用实例 问题描述:通讯交流在当今社会显得尤其重要,手机便是一个例子,现在每个人手里都有至少一部手机。但如今生产手机的厂家越来越多,品种五花八门,如何选购一款适合自己的手机这个问题困扰了许多人。 目标:选购一款合适的手机 准则:选择手机的标准大体可以分成四个:实用性,功能性,外观,价格。 方案:由于手机厂家有几十家,我们不妨可以将其归类:○1欧美(iphone);○2亚洲(索爱);○3国产(华为). 解决步骤: 1.建立递阶层次结构模型 图1 选购手机层次结构图 2.设置标度 人们定性区分事物的能力习惯用5个属性来表示,即同样重要、稍微重要、较强重要、强烈重要、绝对重要,当需要较高精度时,可以取两个相邻属性之间的值,这样就得到9个数值,即9个标度。

为了便于将比较判断定量化,引入1~9比率标度方法,规定用1、3、5、7、9分别表示根据经验判断,要素i与要素j相比:同样重要、稍微重要、较强重要、强烈重要、绝对重要,而2、4、6、8表示上述两判断级之间的折衷值。 注:aij表示要素i与要素j相对重要度之比,且有下述关系: aij=1/aji ;aii=1;i,j=1,2,…,n 显然,比值越大,则要素i的重要度就越高。 3.构造判断矩阵 A B1 B2 B3 B4 B1 1 3 5 1 B2 1/3 1 3 1/3 B3 1/5 1/3 1 1/5 B4 1 3 5 1 表1 判断矩阵A—B B1 C1 C2 C3 C1 1 1/3 1/5 C2 3 1 1/3 C3 5 3 1 表2 判断矩阵B1—C

B2 C1 C2 C3 C1 1 3 3 C2 1/3 1 1 C3 1/3 1 1 表3 判断矩阵B2—C B3 C1 C2 C3 C1 1 3 6 C2 1/3 1 4 C3 1/6 1/4 1 表4 判断矩阵B3—C B4 C1 C2 C3 C1 1 1/4 1/6 C2 4 1 1/3 C3 6 3 1 表5 判断矩阵B4—C 4.计算各判断矩阵的特征值,特征向量和一致性检验 用求和发计算特征值: ○1将判断矩阵A 按列归一化(即列元素之和为1):bij= aij /Σaij ; ○2将归一化的矩阵按行求和:ci=Σbij (i=1,2,3….n ); ○3将ci 归一化:得到特征向量W=(w1,w2,…wn )T ,wi=ci /Σci , W 即为A 的特征向量的近似值; ○4求特征向量W 对应的最大特征值: 1).1 5 3 1 51131513131311531 = A ,按列归一化后为 38 1514 522 938 1538314122138338514322338539151452293815 2).按行求和并归一化后得()T 389 .0069 .0153 .0389.0=W

议论文事例论证中因果分析法的例段.

【示例一】因果分析 逆境出人才 (论点)逆境出人才。(事例)司马迁受宫刑之后,承受着身心的巨大折磨,感受着世态人情的炎凉,奋笔疾书,用充满血泪的文字写成了“史家之绝唱、无韵之离骚”的《史记》,才得以青史留名。(评析)为什么司马迁在逆境中能成就一番事业呢?是因为他在逆境中坚持不懈,努力奋斗,所以成就了一番事业。由此可见,逆境让生命升华,让生命闪光,让生命变得更有价值! 【示例二】假设分析法 有志者事竟成 (论点)有志者事竟成。(事例)王羲之9岁就开始练字,立志要做书法家。无论酷暑严寒,还是刮风下雨从不间断,池水都被他洗笔砚洗黑了,他的俊秀飘逸的字体,千百年来被人们奉为瑰宝。(评析)假如王羲之根本没有想过当什么书法家,只是平庸过日子,那么他绝不可能有什么坚强的意志去练字,那么王羲之其人也不为我们后人所知。由此可见,立志对一个人的成功来说是多么重要呀! 【示例赏析三】同类归纳分析法 (观点)只有付出,才有收获。(事例)左思为写《三都赋》闭门谢客,数载耕耘。三九严冬,笔耕不辍;三伏酷暑,意兴犹酣。多少白日,三餐忘食;多少夜晚,独对孤灯。“衣带渐宽终不悔”的执着,换来了丰硕的成果,《三都赋》轰动全城,一时洛阳纸贵。英国物理学家法拉第,为了揭示电和磁的奥秘整整奋斗了十年,十年中,他不懈地努力,却不断地失败;不断地失败,却又不懈地努力。十年之后,他成为揭示电磁奥秘的第一人。(分析)左思和法拉第,不同时代,不同国籍,不同的研究领域,而他们成功的道路却是相同的——付出,无悔地付出。(结论)付出心血和汗水,付出精力和智慧,必定有收获。 整篇议论文的规范结构 第一节:引出观点(主旨); 第二节:分析评议观点(主旨); 第三节:第一分论点; 第四节:第二分论点; 第五节:第三分论点; 第六节:联系实际,深化论点;(现实社会····,现如今······)

基于层次分析法的个人信用评估

基于层次分析法的个人信用评估体系 李立兵,曾志伟 河海大学,南京(210098) E-mail:libing_li2004@https://www.360docs.net/doc/4512446201.html, 摘要:本文在层次分析法的基础上建立个人信用的评价指标体系对个人信用进行评估。关键词:层次分析法,评估指标体系,个人信用评估 从古到今,信用都不是孤立的概念,它必须依附于当时的经济、政治和文化背景,个人信用,是自然人个人的信用,是个人的无形资产,信用资产质量好,拥有良好的信用记录,则意味着更多的发展机会,更高的发展效率。个人信用问题已经是我国经济体制改革和发展中不可回避的重要问题。但是我国的个人信用体系还不完善,基本上属于空白。目前我国居民个人信用资料缺乏,他们能提供的信用证明文件只有身份证和户籍证明、所在单位的工作证明;在个人储蓄实名制实施以后,又增加了个人存单和实物资产。国内虽然已有相关机构对个人的信用进行评估,但是由于在评估定位、评估要素的选取以及评估手段方面的不足,使得个人信用评估结果的可信度大大降低。如何建立科学的个人信用评估方法、如何建立一个规范化并和国际接轨的个人信用评估制度体系已成为一个亟待解决的重要课题。本文选取个人资质评价指标情况、个人资产评价指标、家庭评价指标及个人的信用历史等一系列的指标,利用层次分析法来建立个人信用评估体系,对个人信用进行评估。 1. 层次分析法概述⑴、⑵、⑶ 层次分析法(Analytical Hierarchy Process,AHP)是美国匹兹堡人学教授A. L. Saaty 于20世纪70年代提出的一种系统分析方法。它是一种能将定性分析与定量分析相结合的系统分析方法。其解决问题的基本思路和基本原理是:首先,把要解决的问题分层系列化,即根据问题的性质和要达到的目标,将问题分解为不同的组成因素,按照因素之间的相互影响和隶属关系将其分层聚类组合,形成一个递阶的、有序的层次模型。然后,对模型中每一层次因素的相对重要性,依据人们对客观现实判断给予定量表述,再利用数学方法确定每一层次全部因素相对重要性次序的权值。最后,通过综合训算各因素相对重要性的权值,得到最低层(方案层)相对最高层(总日标)相对重要性次序的组合权值,以此作为评价和选择方案的依据。 层次分析法处理问题的基木步骤简述如下:①确定评价目标,再明确方案评价的准则。根据评价目标、评价准则构造递阶层次结构模型。递阶层次结构模型一般分为3层:目标层、准则层和方案层;②应用两两比较法构造所有的判断矩阵。具体如下: 1.1 建立判断矩阵 对本级的要素进行两两比较来确定判断矩阵A的儿素,a ij是要素a i对a j的相对重要性其值是由专家根据资料数据以及自己的经验和价值观用判断尺度来确定判断尺度表示要素要素a i对a j相对重要性的数量尺度。采用的判断尺度见表1。

层次分析法具体案例

层次分析法实例与步骤 结合一个具体例子,说明层次分析法的基本步骤和要点。 【案例分析】合理购买电脑决策:层次分析法问题提出 很多的电脑小白需要对购买哪个品牌的电脑进行决策,可选择的方案是购买戴尔公司生产的笔记本(简称购买戴尔)或购买联想公司生产的笔记本(简称购买联想)。除了考虑主板来源外,还要考虑CPU 性能、显卡方式等因素,即是多准则决策问题,考虑运用层次分析法解决。 1. 建立递阶层次结构 【案例分析】合理购买电脑决策:建立递阶层次结构 在购买哪个品牌的电脑决策问题中,很多电脑小白希望通过选择不同的电脑品牌使性价比最高,即决策目标是“合理购买电脑使性价比最高”。 为了实现这一目标,需要考虑的主要准则有三个,即主板来源,CPU 性能,显卡方式。但问题绝不这么简单。通过深入思考,还认为还必须考虑本工厂自产、代工厂提供、主频的大小、核心数、独立式显卡、集成式显卡等因素(准则),从相互关系上分析,这些因素隶属于主要准则,因此放在下一层次考虑,并且分属于不同准则。 假设本问题只考虑这些准则,接下来需要明确为了实现决策目标、在上述准则下可以有哪些方案。根据题中所述,本问题有两个解决方案,即购买戴尔或购买联想,这两个因素作为措施层元素放在递阶层次结构的最下层。很明显,这两个方案于所有准则都相关。 将各个层次的因素按其上下关系摆放好位置,并将它们之间的关系用连线连接起来。同时,为了方便后面的定量表示,一般从上到下用A 、B 、C 、D 。。。代表不同层次,同一层次从左到右用1、2、3、4。。。代表不同因素。这样构成的递阶层次结构如下图。 目标层A 准则层B 准则层C 措施层D 图1 递阶层次结构示意图 2. 构造判断矩阵并赋值

层次分析法在决策中的应用

数学在决策中的应用 ———层次分析法 学习应用数学后,我结合海运学院的相关专业,寻找数学应用的相关领域时,被利用数 学进行决策的层次分析法吸引住了,现在将所学习到的和所想到的做了总结,并将我学习层 次分析法的心得分享一下。 首先简单的介绍一下层次分析法,层次分析法(Analytic Hierarchy Process ,简称AHP) 是将与决策总是有关的元素分解成目标、准则、方案等层次,在此基础之上进行定性和定量 分析的决策方法。该方法是美国运筹学家匹茨堡大学教授萨蒂于20世纪70年代初,在为美 国国防部研究"根据各个工业部门对国家福利的贡献大小而进行电力分配"课题时,应用网络 系统理论和多目标综合评价方法,提出的一种层次权重决策分析方法[1]。 层次分析法是一种定性与定量相结合、系统化的决策方法。它将决策者的主观判断与实 践经验导入模型,并进行量化处理,体现了决策中分析、判断、综合的基本特征。该方法首 先将复杂问题按支配关系分层,然后两两比较每层各因素的相对重要性,最后确定各个因素 相对重要性的顺序,按顺序做出决策。 层次分析法的具体方法和步骤如下。[2] 1. 建立层次结构模型 通过深入分析实际问题,将问题分解成三个层级,即目标层、准则层(要素层)和方案层 , 同一层次的因素对上层因素有影响,同时又支配下层因素。目标层是最高层,通常只有 1 个 因素,最下层通常为方案措施,要素层可以不止一层,当要素过多时( 譬如多于 9 个) , 可以进一步分解出子要素层,并建立关联,见图1。 2. 构造判断(成对比较)矩阵 从第二层开始,把同一层级的因素用成对比较法和一定比较尺度构造判断矩阵 A ,直到 最后一层。 ji j i ij n n ij a a a a A 1,0,)(=>=?,其中i ,j=(1,2,3,……,n ) 矩阵 A 中,aij 表示因素 i 与因素 j 对上一层因素的重要性之比,aij 表示因素j 与因素i 的重要性之比,且aij= 1 / aji 。对于aij 的值,Saaty 等建议引用数字 1 至 9 及 其倒数作为标度,见表1。

因果图分析法实例讲解

因果图分析法: 前面介绍的等价类划分方法和边界值分析方法,都是着重考虑输入条件,但未考虑 输入条件之间的联系, 相互组合等。考虑输入条件之间的相互组合,可能会产生一些新的情况。但要检查输入条件的组合不是一件容易的事情,即使把所有输入条件划分成等价类,他们之间的组合情况也相当多。因此必须考虑采用一种适合于描述对于多种条件的组合,相应产生多个动作的形式来考虑设计测试用例。这就需要利用因果图(逻辑模型)。 因果图方法最终生成的就是判定表,它适合于检查程序输入条件的各种组合情况。 因果图中使用了简单的逻辑符号,以直线联接左右结点。左结点表示输入状态(或 称原因),右结点表示输出状态(或称结果)。 ci 表示原因,通常置于图的左部;ei 表示结果,通常在图的右部。ci 和ei 均可取值0 或1,0表示某状态不出现,1表示某状态出现。 4种符号分别表示了规格说明中向4种因果关系。如上图所示。 ①恒等:若ci 是1,则ei 也是1;否则ei 为0。 ②非:若ci 是1,则ei 是0;否则ei 是1。 ③或:若c1或c2或c3是1,则ei 是1;否则ei 为0。“或”可有任意个输入。 ④与:若c1和c2都是1,则ei 为1;否则ei 为0。“与”也可有任意个输入。 因果图概念--约束 输入状态相互之间还可能存在某些依赖关系,称为约束。例如, 某些输入条件本身不可能同时出现。输出状态之间也往往存在约束。在因果图中,用特定的符号标明这些约束。 A.输入条件的约束有以下4类: ① E 约束(异):a 和b 中至多有一个可能为1,即a 和b 不能同时为1。 ② I 约束(或):a 、b 和c 中至少有一个必须是1,即 a 、b 和c 不能同时为0。 ③ O 约束(唯一);a 和b 必须有一个,且仅有1个为1。 ④R 约束(要求):a 是1时,b 必须是1,即不可能a 是1时b 是0。 B.输出条件约束类型 (d )与

层次分析法具体应用与实例

层次分析法步骤与实例 1 层次分析法的思想:将所有要分析的问题层次化;根据问题的性质和所要到达的总目标,将问题分为不同的组成因素,并按照这些因素间的关联影响即其隶属关系,将因素按不同层次聚集组合,形成一个多层次分析结构模型;最后,对问题进行优劣比较排序. 2次分析法的步骤: 找准各因素之间的隶属度 关系建立递阶层次结构 构造判断矩阵(成对比较阵) 并赋值 层次单排序(计算权向量)与检验 (一致性检验) 层次总排序(组合权向量)与检验 (一致性检验) 结果分析

3以一个具体案例进行说明: 【案例分析】市政工程项目建设决策:层次分析法问题提出 市政部门管理人员需要对修建一项市政工程项目进行决策,可选择的方案是修建通往旅游区的高速路(简称建高速路)或修建城区地铁(简称建地铁)。除了考虑经 济效益外,还要考虑社会效益、环境效益等因素,即是多准则决策问题,考虑运用层 次分析法解决。 【案例分析】市政工程项目进行决策:建立递阶层次结构 在市政工程项目决策问题中,市政管理人员希望通过选择不同的市政工程项目,使综 合效益最高,即决策目标是“合理建设市政工程,使综合效益最高”。 为了实现这一目标,需要考虑的主要准则有三个,即经济效益、社会效益和环境效益。但问题绝不这么简单。通过深入思考,决策人员认为还必须考虑直接经济效益、间接经济效益、方便日常出行、方便假日出行、减少环境污染、改善城市面貌等因素(准则),从相互 关系上分析,这些因素隶属于主要准则,因此放在下一层次考虑,并且分属于不同准则。 假设本问题只考虑这些准则,接下来需要明确为了实现决策目标、在上述准则下可以 有哪些方案。根据题中所述,本问题有两个解决方案,即建高速路或建地铁,这两个因素作 为措施层元素放在递阶层次结构的最下层。很明显,这两个方案于所有准则都相关。 将各个层次的因素按其上下关系摆放好位置,并将它们之间的关系用连线连接起来。 同时,为了方便后面的定量表示,一般从上到下用A、 B、 C、 D。。。代表不同层次,同一层次从左到右用 1、 2、 3、 4。。。代表不同因素。这样构成的递阶层次结构如下图。 目标层 A 合理建设市政工程,使综合效益最高(A) 准则层 B 经济效益 (B1) 社会效益 (B2) 环境效益 (B3) 准则层 C 直接经间接带方便日方便假减少环改善城 济效益动效益常出行日出行境污染市面貌 (C1)(C2)(C3)(C4)(C5)(C6) 措施层 D 建高速路 (D1) 建地铁 (D2) 图1 递阶层次结构示意图 2.构造判断矩阵(成对比较阵)并赋值 根据递阶层次结构就能很容易地构造判断矩阵。 构造判断矩阵的方法是:每一个具有向下隶属关系的元素(被称作准则)作为判断矩阵的第一个元素(位于左上角),隶属于它的各个元素依次排列在其后的第一行和第一列。

相关文档
最新文档