整体模型适配度的评价指标及其评价标准
表SEM整体模型适配度的评价指标及其评价标准
评价指标模型方法模型的评价
评价指标模型方法-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、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从统计角度理解，都在于寻找一个分类器，这个分类器可能是logistic模型，也可以是多元判别模型，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。 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，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=，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=，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。 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，HR|C？缀信用得分区间}这里的FAR，HR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==，表示在C点左边
三维仿真平台性能指标
. 三维仿真平台性能指标 4.1 数据要求 支持BMP、GIF、PNG、JPG等格式。 三维模型：支持3DS、DXF、VRML格式。 DEM数据：支持各种矢量等高线数据。 4.2 场景编辑 数据资料采集，包括科学城各栋房屋建筑外立面多角度数码拍照，路面、河流、树木、标志性物体数码拍照等。 图片处理，对外业采集的数字照片进行图片编辑处理，以符合建模标准； 地形建模，基于DEM（数字高程模型）数据和DOM（正射影像图）数据叠加生成地形； 地物建模，用内业处理完毕的数字图片构造地物模型，主要包括建筑物、路面、河流、路灯、花坛等； 可以对地形、模型、二维矢量数据、注记、场景贴图、环境、光源、模型贴图、动态贴图、摄像机等进行编辑处理，生成三维场景；并整体实现模型优化和拼凑。 支持模型库和贴图库管理。 4.3 实时浏览和可视化 实时浏览三维场景。 矢量数据的三维可视化表现。 支持行走，驾驶，飞行，UFO等多种浏览方式。 观察者能从任意角度任意高度观看系统的三维场景。 系统可实现实时随机漫游，漫游的方向和起点完全由用户自己进行选择。 系统可实现从室外漫游到室内漫游的无缝切换。 4.4 数据管理和数据查询 属性数据支持（支持Access、SQL Server、Oracle数据库等）和属性数据查询。 数据条件定位查询，根据查询条件，自动定位目标查询物。 4.5 跨平台 Windows操作系统。 Lunix操作系统。 Unix操作系统。 其它操作系统。 4.6 支持多种格式输出
支持生成高分辨率屏幕图。 可以将实时浏览结果输出成AVI和影像序列。 4.7 面向对象的管理方式 实现场景及路径漫游方式的编辑。 4.8 特效模拟方式的支持 可以对环境进行设置，包括云、雾、能见度等等；也可以实现诸如喷泉效果、旗帜飞扬等效果。
评价模型性能的指标
评价模型性能的指标有很多，目前应用最广泛的有准确度，灵敏度，特异性，马修相关系数。首先我们定义以下参数。 表2.1 预测结果的参数定义 符号 名称 描述 TP True position,真阳性 表示阳性样本经过正确分类之后被判为阳性 TN True negative,真阴性 表示阴性样本经过正确分类之后被判为阴性 FP False position,假阳性 表示阴性样本经过错误分类之后被判为阳性 FN False negative,假阴性 表示阳性样本经过错误分类之后被判为阴性 1.准确度：TP TN accuracy TP FP TN FN += +++ 准确度表示算法对真阳性和真阴性样本分类的正确性 2.灵敏度： TP sencitivity TP FN = + 灵敏度表示在分类为阳性的数据中算法对真阳性样本分类的准确度，灵敏度越大表示分类算法对真阳性样本分类越准确。即被正确预测的部分所占比例。 3.特异性：TN specificity TN FP = + 特异性表示在分类为阴性的数据中算法对阴性样本分类的准确度，特异性越大表示分类算法对真阴性样本分类越准确。 4.马修相关系数： MCC = 马修相关系数表示算法结果的可靠性，其值范围为[]1,1?+，当FP 和FN 全为0时，MCC 为1，表示分类的结果完全正确；当TP 和TN 全为0时，MCC 值为－1，表示分类的结果完全错误。 ROC 曲线指受试者工作特征曲线 / 接收器操作特性曲线(receiver operating characteristic curve), 是反映敏感性和特异性连续变量的综合指标,是用构图法揭示敏感性和特异性的相互关系，它通过将连续变量设定出多个不同的临界值，从而计算出一系列敏感性和特异性，再以敏感性为纵坐标、（1‐特异性）为横坐标绘制成曲线，曲线下面积越大，诊断准确性越高。在ROC 曲线上，最靠近坐标图左上方的点为敏感性和特异性均较高的临界值。 ROC 曲线的例子
生物量模型模型评价指标
生物量模型模型评价指标 在Parresol （1999）对生物量模型所做的综述中，推荐了一系列评价模型拟合优度的统计指标，这些指标也可用于不同模型之间的比较。概括起来，用于模型评价和比较的统计指标包括以下7项： 1）确定系数（R 2）：也称为拟合指数，由总平方和（TSS ）和残差平方和（RSS ）计算： R 2＝∑∑---22)(/)?(1y y y y i i i （1-7） 2）估计值的标准误（Standard Error of Estimate ）：根据残差平方和（RSS ）按下式计算： SEE ＝∑--)/()?(2p n y y i i （1-8） 式中p 为模型参数个数。 3）变动系数（Coefficient of Variation ）：根据SEE 按下式计算： CV ＝100)/(?y SEE （1-9） 该项统计指标对模型之间的快速比较非常实用。 4）Furnival 指数：是Furnival （1961）基于正态似然函数提出的，其一般形式为： FI ＝[f ’(Y)]－1*RMSE （1-10） 式中f ’(Y)是因变量的偏导数，括号表示几何平均，而RMSE （Root Mean Square Error ）是拟合方程的均方根误差。指数值FI 一般用于不同因变量形式的模型之间的比较（Jayaraman 1999；Samalca 2007）。 5）平均百分标准误（Mean Percent Standard Error ）：根据每一个估计值的残差按下式计算： MPSE ＝∑=?-n i i i i y y y n 1 100?/?1 （1-11） 平均百分标准误的期望值为0，所以MPSE 越小表示模型越精确。 6）百分误差（Percent Error ）：其计算公式为：
优秀项目经理五大模型79条评估实用标准
优秀项目经理五大模型79条评估标准
02 优秀项目经理必备9大能力 一、良好的法律、法规和依法履约的意识 物业项目经理作为项目管理第一负责人，必须全面掌握国家颁布并实施的法律、法规以及地方政府的一些实施细则，如《物业管理条列》、《住宅室装饰、装修管理办法》、《物业收费管理办法》、《贯彻落实全国物业管理条件的实施意见》等一系列指令性文件。只有熟练掌握了这些法律、法规，才能使物业管理工作有法有据、有条不紊地展开；同时，物业项目经理也必须掌握物业管理公司与开发商签订的《前期物业服务合同》、与业主签订的《前期物业管理服务协议》或与业委会签订的《物业服务合同》，明确掌握合同所规定的权利和义务，以及收费标准、期限、时间等一系列条款，这样才便于今后开展各项物业实务操作。做到有法可依。 二、良好的沟通和服务能力 住宅物业管理面对社会方方面面的监督检查，如街道、社区、派出所、房管处、规划局，以及城管、交警、消防、环保、绿化等部门。所有这些公共关系都需要物业项目经理必须具备一定的亲和力，以沟通协调各方面关系的能力。即便是一方面关系的僵化，都会产生各种各样的后果，给物业管理处的正常运作带来麻烦，而物业项目经理与广大业主和员工的及时沟通，则更有利于化解各种矛盾、解决各类问题、树立管理处主任的威信，便于物业管理各项工作的顺利开展。客户服务周全。服务是永恒的主题，物业主任应树立“永远想在业主前面”的思想，认真观察、了解业主（客户）的实际和潜在需求，延伸
和拓展服务项目，确保服务容的多样性，提升业主（客户）的生活品质和满意度。 三、优秀的品德、良好的敬业精神 “满足广大业主服务需求”应视作一个管理处主任的最高目标。就目前现状来说，物业项目经理应该是一个苦差事，不仅要具备良好的素质，而且还必须要有敬业奉献精神，要有吃苦在前、享受在后、“先天下之忧而忧”的精神。要使物业日常管理能够正常运作，还需要考虑和预见本管理处所辖围的人和事，防患于未燃，这就需要一个物业项目经理全身心投入，例如手机必须保证24小时开机；遇到突发的紧急事件而下属不能处理时，物业项目经理不管风吹雨打，必须赶到现场亲自处理。要有模者的姿态领导。物业经理必须身先士卒，模遵守和执行公司各项规章、标准和程序，忠于企业，勇于承担责任，不推诿、不退缩，充分发挥好“头狼”的作用。 四、良好的组织协调能力和管理能力 一个物业管理处必是由一个团队组成，其人员包括客服管家、保安人员、维修人员、保洁人员。一个物业管理处少则十几个人，多则上百个人，要把这些来自五湖四海的性格、喜好、文化层次均不同的员工，揉合成一个理念一致、步伐一致、全心全意为广大业主服务的团队，需要项目经理付出极大的心血来精心浇铸。如果没有一定的组织协调能力，那么结果是可想而知的。全面管理，不求精通，但求全面。物业管理行业，外部关联部门多，服务对象差异性大，服务容涉及门类杂，专业性和科技含量广，部管理上员工层次多，行业整体职业素质有待提高，对项目经理的专业知识、管理技能和经验要求比较高。 五、利用物业管理平台的经营意识 现在的物业的管理来说，普遍处于微利、保本或亏损状态（在5年以上的住宅物业小区管理中表现得尤为突出）。同时，物业收费标准及收费率普遍不高，广大业主还普遍存在着“房子是我买的，物业不是我选的，交不交费与我无关”的观点，甚至对服务要求无限多，一旦发现某些物业服务瑕疵或者是房地产开发商遗留的质量问题，均认定为物业服务不到位，从而拒付物业费。因此，作为一个物业项目经理，如果没有良好的经营头脑，那么这个管理处的盈
顾客满意度指数测评模型比较与借鉴
顾客满意度指数测评模型比较与借鉴 (转载) 中国加入WTO后零售市场进一步开放，随着许多国外大型零售企业，如沃尔玛、家乐福等的陆续进入，我国零售商业效益低下已是不争的事实。目前，越来越多的企业认识到市场竞争的核心是顾客满意，只有赢得顾客，才能赢得市场，获得利润。在2000版ISO9000族标准中，“以顾客为关注焦点”被列为质量管理八项原则之首，强调了对顾客满意度的测评与监控，并将其作为质量管理体系业绩的一项测量指标。可见，如何提高顾客满意度进而提高顾客的忠诚度，是我国各个商业企业应极其关注的问题。 在这种背景下，本文试图提出一个适合于我国商业企业顾客满意度评价的方法，为提升我国商业企业的核心竞争能力提供帮助。 顾客满意度指数测评模型的介绍 顾客满意度是一个经济心理学的概念，要衡量它就必须建立模型，将顾客满意度与一些相关变量（例如价值、质量、投诉行为、忠诚度等）联系起来。顾客满意度指数（Customer Satisfaction Index，CSI）是目前许多国家使用的一种新经济指标，主要用于对经济产出质量进行评价。它也是目前国内质量领域和经济领域一个非常热门而又非常前沿的课题。20世纪90年代以来，许多国家都开展了全国性的顾客满意度指数测评工作，以此来提高本国企业的竞争力。瑞典率先于1989年建立了全国性的顾客满意度指数，即瑞典顾客满意度晴雨表指数（SCSB），此后，美国和欧盟相继建立了各自的顾客满意度指数——美国顾客满意度指数（ACSI，1994）和欧洲顾客满意度指数（ECSI，1999）。另外，新西兰、加拿大等国家和台湾地区也在几个重要的行业建立了顾客满意度指数。 瑞典顾客满意度晴雨表指数（SCSB）模型 从世界范围来看，瑞典SCSB（Sweden Customer Satisfaction Barometer模型是最早建立的全国性顾客满意度指数模型（如图1）。该模型的前导变量有两个：顾客对产品/服务的期望；顾客对产品/服务的价值感知。满意度的结果变量是顾客抱怨和顾客忠诚度，忠诚度是模型中最终的因变量，因为它可以作为顾客保留和企业利润的指示器。
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
机器学习模型评估指标总结
准确率是最简单的评价指标，公式如下： 但是存在明显的缺陷： 相应地还有错误率：分类错误的样本占总样本的比例。 from sklearn.metrics import accuracy_score
真实情况预测结果正例预测结果反例 反例FP(假正例) TN(真反例) 然后，很容易就得到精准率（P）和召回率（R）的计算公式： 得到 P 和 R 后就可以画出更加直观的P-R 图（P-R 曲线），横坐标为召回率，纵坐标是精准率。绘制方法如下： ?对模型的学习结果进行排序（一般都有一个概率值） ?按照上面的顺序逐个把样本作为正例进行预测，每次都可以得到一个 P R 值 ?将得到的 P R 值按照 R 为横坐标，P 为纵坐标绘制曲线图。 from typing import List, Tuple import matplotlib.pyplot as plt def get_confusion_matrix( y_pred: List[int], y_true: List[int] ) -> Tuple[int, int, int, int]: length = len(y_pred) assert length == len(y_true) tp, fp, fn, tn = 0, 0, 0, 0 for i in range(length): if y_pred[i] == y_true[i] and y_pred[i] == 1: tp += 1 elif y_pred[i] == y_true[i] and y_pred[i] == 0: tn += 1 elif y_pred[i] == 1 and y_true[i] == 0: fp += 1 elif y_pred[i] == 0 and y_true[i] == 1: fn += 1 return (tp, fp, tn, fn) def calc_p(tp: int, fp: int) -> float: return tp / (tp + fp) def calc_r(tp: int, fn: int) -> float: return tp / (tp + fn) def get_pr_pairs( y_pred_prob: List[float], y_true: List[int] ) -> Tuple[List[int], List[int]]: ps = [1] rs = [0] for prob1 in y_pred_prob: y_pred_i = [] for prob2 in y_pred_prob: if prob2 < prob1: y_pred_i.append(0) else: y_pred_i.append(1)
5、路面状况评价指标、检测方法和预估模型(举例说明)
5、路面状况评价指标、检测方法和预估模型（举例说明）。 1）评价指标分为综合性指标和单一性指标两大类 综合性指标是对路面使用性能的综合测度，优点是能反映路面总体状况，指标单一，便于比较；缺点是不能确切反映使用性能的局部特征，不便于诊断原委和制定具有针对性的对策。 单一性指标是对路面使用性能诸多局部特征的具体测度，它可以采用多项指标明确地表征路面使用性能各组分的详细情况。 《公路技术状况评定标准》在路面使用性能评价中采用了综合指标和单一指标相结合的方法。 对不同类型的路面，采用了不同的分项技术指标。其中，沥青路面采用了路面损坏、道路平整度、路面车辙、抗滑性能和结构强度五项技术指标；水泥混凝土路面采用了路面损坏、道路平整度和抗滑性能三项技术指标；砂石路面只采用了路面损坏一项技术指标。 路面使用性能指数（PQI）反映路面的整体使用性能 PQI=W PCI PCI+W RQI RQI+W RDI RDI+W SRI SRI wPCI 路面损坏（PCI）的权重； wRQI 道路平整度（行驶质量，RQI）的权重； wRDI 路面车辙（RDI）的权重； wSRI 路面抗滑性能（SRI）的权重。 权重与公路等级和路面类型有关。 2）检测方法 （1）路面破损检测方法:高速摄影车或其他高效测试设备测试，人工
检测（目测或用量尺测） （2）路面平整度的检测方法有：３米直尺法，连续式平整度仪，车载式颠簸累积仪、车载式激光平整度仪； （3）路面车辙测定方法：路面横断面仪法、横断面尺法、激光或超声波车辙仪； （4）路面抗滑性能测定方法：手式铺砂法，电动铺砂仪，激光构造深度仪，摆式仪，磨擦系数测定车测定路面横向力系数。 （5）路面结构强度测定方法：贝克曼梁测，自动弯沉仪，落锤式弯沉仪； 3）预估模型 （1）路面损坏状况（PCI）包括裂缝、坑槽、沉陷和松散等各种表面破坏和损伤。路面表面各种类型的损坏通过其对路面使用性能的影响程度加权累积计算换算损坏面积，换算损坏面积与调查面积之比（路面破损率），可直接用来衡量路面的损坏状态，也可通过路面损坏状况指数（PCI）来评价路面表面的技术状况。 路面损坏状况评价（PCI） （2）路面行驶质量评价（RQI），车辆行驶的舒适性能，可通过道路平整度指标评价,行驶质量指数（RQI）模型。 （3）路面车辙评价（RDI），为了应对高速公路及一级公路不断出现的路面车辙问题，《公路技术状况评定标准》将路面车辙列为独立的检测指标，路面车辙用路面车辙深度指数（RDI）评价。在计算高速公路和一级公路沥青路面PCI指标时，路面车辙损坏不再重复计算。
评分模型的评价指标
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
供应商评价指标体系与评价模型研究
供应商评价指标体系与评价模型研究 2003-03-28 内容提要：本文通过对供应链环境下供应商作用的分析，提出建立指标评价体系的必要性和建立的原则，而后建立了具体的供应商指标体系和评价模型，最后结合案例分析证明了评价体系和评价模型的有效性。 关键词：供应链，评价体系，神经网络 一、引言 全球化的竞争环境和信息化的浪潮促进了动态联盟的产生，同时也改变了竞争的方式，使竞争不再是单个企业的竞争而是整个供应链的竞争。这促使了传统的管理模式向供应链管理模式的转变。在供应链管理模式下，供应商与核心企业之间不再是建立在物质基础交换上的简单的货物买卖关系，供应链管理强调的是一种协调、集成的思想，是一种建立在各自企业业务核心的强强联合。供应链中的各企业是一个利益共同体，通过优势互补和协同效应产生企业独立时所不能产生的优势，也就是通过建立合作伙伴关系双方都能从提高生产率、节约资源、降低成本中获益，同时创造更大的顾客价值。这也就决定供应商的选择是企业的一个要决策，如何进行供应商的评价、筛选对企业的健康成长有重要的意义。 二、供应商评价指标体系的建立 因为供应商在供应链环境下是广义的经营主体之一，所以供应商评价的指标特征集不仅应该能够反映质量、交货期、价格等服务性指标，而且还要将供应商的协同能力、技术开发能力、发展能力等发展和协调性指标纳入评价的指标体系。 1．指标体系建立的原则 (1)系统全面的原则：建立的指标体系不仅能够全面反映供应商企业的现有状况，而且还能够体现供应商企业的未来发展趋势。 (2)灵活可操作原则：指标体系的设立应该有足够的灵活性，使企业能够根据自身特点和实际情况进行运用。 (3)科学实用性原则：指标体系要能科学地反映供应商的实际情况，适中实用。如果指标体系过大、层次过多、指标过细将使评价的注意力不能体现整体；而指标体系过小、指标过粗又不能反映供应商的实际水平。 (4)可拓展性原则：因为各个产业和行业的企业有自己的特殊要求，因此一些特殊的指标需要加入，这就要求指标体系和相应的评价模型有扩展的空间。 2．指标体系的建立 在具体的供应商评价指标筛选中，应该从使供应链绩效最大化的目标出发，按照指标的设计原则，具体从技术水平、经营能力、服务水平、经营环境四个方面进行分析，具体指标如下： 技术水平指标：包括技术参数、产品的质量、产品可靠性。产品的技术参数是一定性变
评价模型
你的任务是： 1）评价模型有哪些？分别是什么？ 2）这些评价模型分别用在什么地方最好？什么时候不适用？ 3）这些模型建立的具体步骤，算法。 什么是评价？ 1.应用到的问题一般有三种： (1)对目标进行分类 (2)对目标需要进行比较、排序（适应度、优先级等等，可以包含在模型中） (3)考察某一综合目标的整体实现度 2.构成评价问题的五个要素 (1)被评价对象矩阵[]{}n i S S i ,1|∈= (2)评价指标，一个向量()T m x x x x ,...,,21= (3)权重系数，各评价指标的权重i w ，其和为1 (4)综合评价，建立权重与指标的评价函数(自己建?)，计算综合评价系数并进行排序 (5)评价者(有可能是数据来源方，或者是需求方) 评价模型： 一、层次分析法（模型） 层次分析法解决问题的基本思想与人们对一个多层次、多因素、复杂的决策问题的思维过程基本一致，最突出的特点是分层比较，综合优化。其解决问题步骤如下： (1)分析系统中各因素之间的关系，建立系统的递阶层次结构，一般层次结构分为三层，第一层为目标层，第二层为准则层，第三层为方案层； 目标层(O)：问题决策的目标或者理想结果； 准则层(C)：包括为实现目标所涉及的中间环节各因素，每一因素为一准则； 方案层(P)：最底层
(2)构造比较矩阵 定义ij a 为i C 对j C 的标度判断，具体判定值见书。如果判断矩阵A 具有传递性，即 kj ik ij a a a *= 则称，矩阵A 为一致性矩阵 (3)相对权重向量W 的确定 特征根法（莫非高中的非齐次线性序列用的特征根也是这个？），首先我们确定了比较矩阵A ，由推导得W AW λ=，求得max λ即最大特征值即可求出W ，具体推导见书 (4)一致性检验 一致性指标为：1max --=n n CI λ 随机一致性指标：RI ，通常由实际经验给的，具体表见书 一致性比率指标：RI CI CR = ，当10.0 VQEG 给出了评估视频质量评价模型性能的方法[36，37]，主要是根据某些模型性能评估参数对客观模型得到的评分和主观质量评价的评分进行分析，从而评估模型的预测准确度和预测一致性。VQEG 给出的模型性能评估参数为： ? 均方根误差（Root Mean Square Error ，RMSE ） ? Pearson 线性相关系数（Pearson Linear Correlation Coefficient ） ? Spearman 秩相关系数（Spearman Rank Order Correlation Coefficient ） ? 背离率（Outlier Ratio ，OR ） 设视频序列的总数为N ，S i 表示序列i 的主观质量评分，P i 表示其客观质量得分，下面是几个常用的评估参数的定义： （1） 均方根误差 RMSE =均方根误差能够反映模型的预测准确度，均方根误差越小，说明模型的预测越准确；相反则误差越大，模型的预测越不准确。 （2） Pearson 线性相关系数 ()()N i i r S S P P C --=∑其中，P 为各序列客观评分P i 的均值，S 为各序列主观评分S i 的均值。 Pearson 线性相关系数能够反应模型的预测准确度。它是区间[-1, 1]上的值，其绝对值越接近于1，表明预测准确度越高。 （3） Spearman 秩相关系数 12 261(1)N i i s d C N N -==--∑ 其中i i i S P d R R =-，其中i i S P R R 与分别表示S i 与P i 在各自评分组里面的名次 序号。这里的名次是指将N 个视频序列的主、客观评分分别按照一定的顺序，如从大到小或者从小到大，排列起来之后的序号。 Spearman 秩相关系数能够反映模型的预测单调性。它也是区间[-1, l]上的一个值，其绝对值越接近1，表明预测单调性越好。 （4） 背离率 OR num OR N = 医院工作效率的评价模型 组号：20号 组员：许鹏，曾耀辉，姜磊 摘要 本文针对如何评价医院工作效率这一问题，建立了三个基于不同评价指标的医院工作效率的评估模型，最终转化为单一综合指标对工作效率进行评估。 模型一：通过对工作效率的评价指标进行有效处理与整合，引入工效指标、硬件水平指标及损耗指标，构造以此三个指标为自变量的效用函数，建立了基于效用函数法的医院工作效率的评估模型。利用问题一中的数据，对模型一进行求解，对这四家医院的工作效率进行评估，得到四家医院的工作效率由高到低为： 医院H3>医院H1>医院H2>医院H4 模型二：由于层次分析法准则层指标选取的主观性，利用主成分分析法将指标整合，提取主成分作为准则层的评估指标，再结合层次分析法建立了基于改进的层次分析法的医院工作效率的评估模型。基于此模型，对问题一中四家医院的工作效率进行评估，得到与模型一中相同的结果。 模型三：考虑到指标提取与赋权的客观性，利用一种客观赋权法——熵值法，建立了基于熵值法的医院工作效率的评估模型。对问题一求解得到相同的结果。 针对问题二，通过网络搜索得到华中科技大学校医院，保定依锦集团职工医院和武汉理工大学校医院的与工作效率有关的指标的相关数据。分别用三个模型对这三家医院的工作效率进行评估，模型一、二得到了一致性结果：三个医院工作效率由大到小依次为：华中科技大学校医院>保定衣棉集团职工医院>武汉理工大学校医院内科。而模型三求解结果略有差异，得到保定衣棉集团职工医院的工作效率大于华中科技大学校医院的工作效率。 另外，考虑模型一中参数的变化，对模型一进行了敏感性分析，得到了工作效率随三个指标的变化情况。最后，通过对三个模型进行了对比分析，将模型推广，引入了基于主观赋权法和客观赋权法相结合的评价方法——组合评价法。 关键词：工作效率评估，效用函数法，改进的层次分析法，熵值法 二分类模型性能评价（R语言，logistic回归，R OC曲线，lift曲线，lorenz曲线） 解决分类问题有多种思路，包括应用支持向量机、决策树等算法。还有一种较常规的做法是采用广义线性回归中的logistic回归或probit回归。广义线性回归是探索“响应变量的期望”与“自变量”的关系，以实现对非线性关系的某种拟合。这里面涉及到一个“连接函数”和一个“误差函数”，“响应变量的期望”经过连接函数作用后，与“自变量”存在线性关系。选取不同的“连接函数”与“误差函数”可以构造不同的广义回归模型。当误差函数取“二项分布”而连接函数取“logit函数”时，就是常见的“logistic回归模型”，在0-1响应的问题中得到了大量的应用。 logistic回归的公式可以表示为： 其中P是响应变量取1的概率，在0-1变量的情形中，这个概率就等于响应变量的期望。 这个公式也可以写成： 可以看出，logistic回归是对0-1响应变量的期望做logit变换，然后与自变量做线性回归。参数估计采用极大似然估计，显著性检验采用似然比检验。 建立模型并根据AIC准则选择模型后，可以对未知数据集进行预测，从而实现分类。模型预测的结果是得到每一个样本的响应变量取1的概率，为了得到分类结果，需要设定一个阈值p0——当p大于p0时，认为该样本的响应变量为1，否则为0。阈值大小对模型的预测效果有较大影响，需要进一步考虑。首先必须明确模型预测效果的评价指标。 对于0-1变量的二分类问题，分类的最终结果可以用表格表示为： 其中，d是“实际为1而预测为1”的样本个数，c是“实际为1而预测为0”的样本个数，其余依此类推。 显然地，主对角线所占的比重越大，则预测效果越佳，这也是一个基本的评价指标——总体准确率(a+d)/(a+b+c+d)。 通常将上述矩阵称为“分类矩阵”。一般情况下，我们比较关注响应变量取1的情形，将其称为Positive（正例），而将响应变量取0的情形称为Negative（负例）。常见的例子包括生物实验的响应、营销推广的响应以及信用评分中的违约等等。针对不同的问题与目的，我们通常采用ROC曲线与lift曲线作为评价logistic回归模型的指标。 一、ROC曲线 正因为我们比较关注正例的情形，所以设置了两个相应的指标：TPR与FPR。TPR：True Positive Rate，将实际的1正确地预测为1的概率，d/(c+d)。FPR：False Positive Rate，将实际的0错误地预测为1的概率，b/(a+b)。TPR也称为Sensitivity（即生物统计学中的敏感度），在这里也可以称为“正例的覆盖率”——将实际为1的样本数找出来的概率。覆盖率是重要的指标，例如若分类的目标是找出潜在的劣质客户（响应变量取值为1），则覆盖率越大表示越多的劣质客户被找出。 类似地，1-FPR其实就是“负例的覆盖率”，也就是把负例正确地识别为负例的概率。 TPR与FPR相互影响，而我们希望能够使TPR尽量地大，而FPR尽量地小。影响TPR与FPR的重要因素就是上文提到的“阈值”。当阈值为0时，所有的样本都被预测为正例，因此TPR=1，而FPR=1。此时的FPR过大，无法实现分类的效果。随着阈值逐渐增大，被预测为正例的样本数逐渐减少，TPR和FPR 各自减小，当阈值增大至1时，没有样本被预测为正例，此时TPR=0，FPR=0。 浅谈计算机系统性能评价的认识和理解 随着科学技术的日益进步，计算机也得到快速发展，计算机性能成为人们关注的重点。计算机性能评价不仅是计算机网络和计算机系统研究与应用的重要理论基础和支撑技术，也是当今通信和计算机科学领域的重要研究方向。因此，进行计算机系统性能评价成为当务之急。 计算机性能评价是指对系统的动态行为进行研究和优化，包括对实际系统的行为进行分析、测量和模拟按照一定的性能要求对方案进行选择，对现有系统的性能缺陷和瓶颈进行改进，对未来系统的性能进行预测，以及在保证一定服务质量的前提下进行设计。性能评价技 术研究使性能成为数量化的、能进行度量和评比的客观指标，以及从系统本身或从系统模型获取有关性能信息的方法。性能评价通常是与成本分析综合进行的，借以获得各种系统性能和性能价格比的定量值,从而指导新型计算机系统(如分布式计算机系统)的设计和改进,以及指导计算机应用系统的设计和改进，包括选择计算机类型、型号和确定系统配置等。 1 计算机系统性能评测指标 计算机系统性能指标有两类：可用性、工作能力。 可用性：它指计算机能够持续工作时间，一般用平均无故障时间和可恢复性来表示。 工作能力：它指计算机在正常工作状态下所具有的能力。它们是系统性能评价的主要研究对象。常用的工作能力指标由：吞吐量、延迟和资源利用率。 吞吐量：单位时间内系统的处理能力，指单位时间内完成的任务数。对于不同目标可能含义不同。例如，在评价一个数据库系统时，所指的吞吐量可以是单位时间内交易完成的个数；在评价一个网络系统是，吞吐量指单位时间内传输的字节数等。 延迟：完成一个指定任务所花费的时间。例如，在评价一个数据库系统时，可以考察它完成一个查询，或完成一个数据处理所需要的时间；在评价一个网络系统时，可以考察发送一个网络包所需要的时间等。 资源利用率：指完成一个任务所需要花费的系统资源。例如完成一个数据处理、所占用处理器的时间、占用内存的大小或占用网络带宽的大小等。 吞吐量越高、延迟越少、资源利用率越低则表示系统的性能越好。 2计算机性能的主要评测手段 计算机性能的主要评测手段主要包括测量、模拟、分析方法。 测量方法：测量是最基本、最重要的系统性能评价手段。测试设备向被测设备输入一组测试信息并收集被测设备的原始输出，然后进行选择、处理、记录、分析和综合，并且解释其结果。上述这些功能一般是由被测的计算机系统和测量工具共同完成的，其中测量工具完成测量和选择功能。测量工具分硬件工具和软件工具两类。硬件测量工具附加到被测计算机系统内部去测量系统中出现的比较微观的事件(如信号、状态)。典型的硬件检测器有定时器、序列检测器、比较器等。例如，可用定时器测量某项活动的持续时间；用计数器记录某一事件出现的次数；用序列检测器检测系统中是否出现某一序列(事件)等。数据的采集、状态的监视、寄存器内容的变化的检测，也可以通过执行某些检测程序来实现。这类检测程序即软件测量工具。例如，可按程序名或作业类收集主存储器、辅助存储器使用量、输入卡片数、打印纸页数、处理机使用时间等基本数据；或者从经济的角度收集管理者需要的信息；或者收集诸如传送某个文件的若干个记录的传送时间等特殊信息；或者针对某个程序或特定的设备收集程序运行过程中的一些统计量，以及发现需要优化的应用程序段等。硬件监测工具的监测精度和分辨率高，对系统干扰少；软件监测工具则灵活性和兼容性好，适用范围广。测量方法是最直接、最基本的方法，其他方法也要依赖于测量的量，但是它比较浪费时间，只适合于已经存在并运行的系统。 分析方法：分析方法可为计算机系统建立一种用数学方程式表示的模型，进而在给定输入条件下通过计算获得目标系统的性能特性。该方法一般应用于系统的设计阶段，这时候因 Management Innovation 质量管理体系评估模型及评价指标体系研究与应用 了满足日益增长、差异化的客户需求，成为最具竞争力 的世界级钢铁企业，宝钢需要进一步建立一个能使质量管理体系运行有效性的评估模型，形成评价指标体系和规范运作的评价方法以及运作体制，通过科学、客观地评价公司各部门质量管理体系的运行状况，分析发现质量管理的薄弱环节，促进质量管理的持续改进，切实提高质量水平，提高产品的竞争力。1． 研究思路目前，尚没有一种有效的方法适用于大中型企业质量管理体系有效性评估。通过分析国际通行的质量成熟度评价模型主要优点和不足，基于宝钢ISO/TS16949和ISO9004质量管理体系运营状况，以过程审核、体系审核、质量成本、产品质量策划方法应用为重点，结合质量管理体系持续改善的要求，将有效性 ——宝钢股份公司实践案例 ◆曹 英 王国清 庄 维 / 文 评价转化为定量和成熟度综合评价，建立公司自己的质量管理体系评估模型和评价指标体系，将持续改进质量管理的有效性、不断增强顾客满意。2． 评价模型设计根据ISO/TS 16949要求，建立评价模型框架，设计质量管理体系 运行有效性评价模型，构建评价指标体系与总体评价标准（见图1）。 最终建立的指数测算公式如下： 1)公司层面质量管理体系有效性指数： 2)厂部层面质量管理体系有效性 为 图1 QMS 有效性评价模型 指数： 其中： ——第i个部门的权重，i＝1，2，…，N； ——第i个部门的质量有效性指数； ——各部门的评价指标项数； ——第j个指标的评价值，j=0-100； ——第j个指标的的权重，x＝0～1。 2.1确定评价准则与评价基准结合质量管理体系运行的实际情况，提出了以定性和定量指标相结合的评价方法，并分别为定性指标和定量指标设计了评价准则与评价基准。 ——针对定性指标，主要借鉴卓越绩效模式管理中的“方法-展开-学习-整合”(Approach-D e p l o y m e n t -L e a r n i n g -Integration，简称ADLI)方法，建立定性指标的评价基准，对现质量管理体系的程度进行等级划分，并根据审查和查证，为每一项指标确定一个具体的得分。 ——针对定量指标，采取绩效考核的方法，以上年度指标的平均值作为评价基准根据本年度各定量指标绩效完成情况，进行定量的打分。 2.2设定权重 通过深入分析影响质量管理体系有效性的各类指标，运用AHP法（层次分析法），对各指标的重要度作估计，给出排序，然后把这些信息数据综合，得到影响质量管理体系有效运行的排序权重，据此测算出各指标的权重。 3． 评价应用模型及组织评价3.1评价应用模型框架 在参照波多里奇质量奖和欧 洲质量奖评价模型的基础上，根据2008版GB/T 19001标准、ISO/TS16949过程模式和质量管理体系有效性要求，分别从管理职责、资源管理、产品实现、测量、分析与改进、工具方法应用、绩效结果等六个方面建立了适合质量管理体系有效性评价模型。根据ISO9001和相关标准，对六个模块的具体指标进行层层分解，得到了评价指标体系。 3.2组织评价 对于管理职责、资源管理、产品实现、测量、分析与改进和工具方法应用五个方面的定性指标，由评价人员（内部或外部）根据实际运行情况，基于评价基准给出评价结果。 对于绩效结果这一定量指标，根据实际指标值，结合上年度实际指标数据和评价基准，给出评价结果。 3.3评价结果分析 根据评价模型的测算公式，可以测算各生产厂、部门和企业整体质量管理体系运行绩效结果，并借鉴麦肯锡的质量管理水平评价结果的理念，基于评价结果应通俗易懂的想法，设 计了综合评价基准，将评价结果直观化地分为五个等级，由此来确定各生产厂和各部门的星级（见表1）。4． 实证研究为了验证和提高该套评价体系和模型的科学性和有效性，先后在宝钢股份、冷轧区域、热轧区域、冶炼区域和制造管理部进行了实证研究。 4.1特性绩效指标的选取在评价指标体系中，绩效结果作为有效性评价的重要组成部分，是以公司产品制造流程为主线，以各工序重点改进项目、重点推进难点工作为主要对象，充分考虑被评估工厂/部门的特点，体现指标的先进性、时效性和进步性，从过程指标和结果指标两个方面进行设定。 在结合生产和质量目标前提下，在设计绩效指标时，在宝钢股份综合层面中共设计了15个过程指标，8个结果质量（见表2）。 项目组先后在冶炼区域、冷轧区域、热轧区域和制造管理部等部门进行了示范。通过示范，将质量体系运行过程中发现的问题提出改进建议并及时将实践中遇到的问题和经验反馈到评价模型中去，同时，进 表1 质量管理体系运行综合评价准则4个性能评价测度
1医院工作效率的评估模型
二分类模型性能评价
电脑系统性能分析与评价
质量管理体系评估模型及评价指标体