指标标准化方法

指标标准化方法

3.2.2指标数据的标准化方法

(1)正向指标的标准化

正向指标指数值越大表明经济状况越好的指标。设:x ij –第i 个评价地区第j 个指标的隶属度,v ij –第i 个评价地区第j 个指标的值,m –被评价地区的个数。根据正向指标的打分公式[19],则x ij 为

111min()max()min()ij ij i m ij ij ij i m

i m v v x v v ≤≤≤≤≤≤?=? (1) (2)负向指标的标准化

负向指标指数值越小表明经济状况越好的指标。设:x ij –第i 个评价地区第j 个指标的隶属度,v ij –第i 个评价地区第j 个指标的值,m –被评价地区的个数。根据负向指标的打分公式[19],则x ij 为

111max()max()min()ij ij i m ij ij ij i m

i m v v x v v ≤≤≤≤≤≤?=? (2) (3)适中指标的标准化

适中指标指越接近某一个规定的值越好的指标。设:x ki –第i 个被评价年第k 个指标规范化处理后的值; q –第i 个被评价年第k 个指标理想值;V ki –第i 个被评价年第k 个指标的值。

根据适中指标的打分公式[19],则x ki 为

11111,max(min(),max())1max(min(),max())1,ki ki ki ki i n i n ki ki ki ki ki i n i n ki q V V q

q V V q V q ,x V q V V q V q ≤≤≤≤≤≤≤≤????????=???

q (3) (4)最佳区间型指标的标准化

最佳区间型指标指数值在某一个特定区间内都是合理的指标。设:x ij –第i 个评价地区第j 个指标的隶属度;v ij –第i 个评价地区第j 个指标的值;m –被评价地区的个数。

根据最佳区间型指标的打分公式[19],则x ij 为

111211*********,max(min(),max())1max(min(),max())1,ij ij ij ij i m i m ij ij ij ij ij i m i m ij q v v q q v v q v q v q x q v v q q v q ≤≤≤≤≤≤≤≤???=???????,≤≤?

(4)

其中,q 1–指标最佳区间左边界;v ij –第i 个评价地区第j 个指标的值;q 2–指标最佳区间右边界。

数据标准化处理方法

数据标准化处理方法 在数据分析之前,我们通常需要先将数据标准化(normalization),利用标准化后的数据进行数据分析。数据标准化也就是统计数据的指数化。数据标准化处理主要包括数据同趋化处理和无量纲化处理两个方面。数据同趋化处理主要解决不同性质数据问题,对不同性质指标直接加总不能正确反映不同作用力的综合结果,须先考虑改变逆指标数据性质,使所有指标对测评方案的作用力同趋化,再加总才能得出正确结果。数据无量纲化处理主要解决数据的可比性。数据标准化的方法有很多种,常用的有“最小—最大标准化”、“Z-score标准化”和“按小数定标标准化”等。经过上述标准化处理,原始数据均转换为无量纲化指标测评值,即各指标值都处于同一个数量级别上,可以进行综合测评分析。 一、Min-max 标准化 min-max标准化方法是对原始数据进行线性变换。设minA和maxA 分别为属性A的最小值和最大值,将A的一个原始值x通过min-max 标准化映射成在区间[0,1]中的值x',其公式为: 新数据=(原数据-极小值)/(极大值-极小值) 二、z-score 标准化

这种方法基于原始数据的均值(mean)和标准差(standard deviation)进行数据的标准化。将A的原始值x使用z-score标准化到x'。 z-score标准化方法适用于属性A的最大值和最小值未知的情况,或有超出取值范围的离群数据的情况。 新数据=(原数据-均值)/标准差 spss默认的标准化方法就是z-score标准化。 用Excel进行z-score标准化的方法:在Excel中没有现成的函数,需要自己分步计算,其实标准化的公式很简单。 步骤如下: 1.求出各变量(指标)的算术平均值(数学期望)xi和标准差si ; 2.进行标准化处理: zij=(xij-xi)/si 其中:zij为标准化后的变量值;xij为实际变量值。 3.将逆指标前的正负号对调。 标准化后的变量值围绕0上下波动,大于0说明高于平均水平,小于0说明低于平均水平。 三、Decimal scaling小数定标标准化

指标标准化方法

3.2.2指标数据的标准化方法 (1)正向指标的标准化 正向指标指数值越大表明经济状况越好的指标。设:x ij –第i 个评价地区第j 个指标的隶属度,v ij –第i 个评价地区第j 个指标的值,m –被评价地区的个数。根据正向指标的打分公式[19],则x ij 为 111min()max()min()ij ij i m ij ij ij i m i m v v x v v ≤≤≤≤≤≤?=? (1) (2)负向指标的标准化 负向指标指数值越小表明经济状况越好的指标。设:x ij –第i 个评价地区第j 个指标的隶属度,v ij –第i 个评价地区第j 个指标的值,m –被评价地区的个数。根据负向指标的打分公式[19],则x ij 为 111max()max()min()ij ij i m ij ij ij i m i m v v x v v ≤≤≤≤≤≤?=? (2) (3)适中指标的标准化 适中指标指越接近某一个规定的值越好的指标。设:x ki –第i 个被评价年第k 个指标规范化处理后的值; q –第i 个被评价年第k 个指标理想值;V ki –第i 个被评价年第k 个指标的值。 根据适中指标的打分公式[19],则x ki 为 11111,max(min(),max())1max(min(),max())1,ki ki ki ki i n i n ki ki ki ki ki i n i n ki q V V q q V V q V q ,x V q V V q V q ≤≤≤≤≤≤≤≤????????=??? q (3) (4)最佳区间型指标的标准化 最佳区间型指标指数值在某一个特定区间内都是合理的指标。设:x ij –第i 个评价地区第j 个指标的隶属度;v ij –第i 个评价地区第j 个指标的值;m –被评价地区的个数。 根据最佳区间型指标的打分公式[19],则x ij 为 111211*********,max(min(),max())1max(min(),max())1,ij ij ij ij i m i m ij ij ij ij ij i m i m ij q v v q q v v q v q v q x q v v q q v q ≤≤≤≤≤≤≤≤???=???????,≤≤? (4) 其中,q 1–指标最佳区间左边界;v ij –第i 个评价地区第j 个指标的值;q 2–指标最佳区间右边界。

工会工作标准化指标体系

工会工作标准化指标体系 一、职工建功立业平台 1.1 开展多种形式的劳动竞赛活动,做到竞赛组织机构、实施办法、年度计划、检查评比、总结表彰“五落实”。 1.1.1 积极开展劳动竞赛,工会对竞赛指导有力,有动员、检查、评比、选树先进典型、组织经验交流、实施过程有记录,得5分。 1.1.2 建功立业劳动竞赛职工参与率不低于50%,得5分;做到“五落实”,得5分,每缺一项少得l分。 1.2 积极开展多层面、多种类、多形式的知识技能竞赛,不断提高职工的技术水平。 1.2.1 组织开展5项及以上知识技能竞赛,得l0分,少开展一项少得2分。 1.2.2 竞赛制定有管理办法,得5分;有竞赛计划、活动记录、总结表彰,得5分。 1.3 深入实施群众性经济技术创新工程,广泛开展“节能降耗”活动,健全制度,完善机制,努力促进降本增效。 1.3.1 开展群众性经济技术创新或合理化建议活动,得5分;活动组织、评审、激励制度健全,得5分。 1.3.2 开展合理化建议月活动,职工参与率不低于50%,得5分,每低5个百分点少得1分. 1.3.3 合理化建议不低于人均0.3条,得5分;采纳率不低于30%,得5分;实施率不低于20%,得5分.

1.4 加强劳动模范的管理工作,做好劳模的选树、培育和宣传,落实劳模的各项待遇,充分发挥劳模先进的模范作用。 1.4.1 建立劳模先进评选管理制度,得5分。 1.4.2 落实劳模先进待遇,组织开展劳模先进疗休养,得5分 1.4.3 学习宣传劳模先进活动有安排、有实施过程、有总结,得5分1.5组织开展创建“工人先锋号“活动,营造争先创优浓厚氛围。1.5.1 创建活动有组织领导机构、有工作计划、有实施方案、有检查指导、有评比表彰,得5分 1.5.2 竞赛制定有管理办法,得5分;有竞赛计划、活动记录、总结表彰,得5分。 1.5.3 积极向上级工会推荐优秀创建集体,每年有2个及以上集体受到上级表彰得5分。 1.5.4 积极宣传“工人先锋号“先进事迹,总结推广先进经验,在市级以上报纸和杂志上稿2篇及以上得5分。 1.6协调做好班组建设,加强领导,健全班组建设制度,完善考评细则,努力打造有国家电网特色的工作就是品牌。 1.6.1 班组建设组织机构完善,得5分。 1.6.2不断完善班组建设制度,得5分。 1.6.3 指导创建一流班组,开展班组建设工作检查,并有记录,得5分。 1.6.4 年度有总结和评比表彰,得5分。 1.7 关心职工的专业安全与健康,维护职工的生命健康权。广泛开展

数据标准化处理

在数据分析之前,我们通常需要先将数据标准化(normalization),利用标准化后的数据进行数据分析。数据标准化也就是统计数据的指数化。数据标准化处理主要包括数据同趋化处理和无量纲化处理两个方面。数据同趋化处理主要解决不同性质数据问题,对不同性质指标直接加总不能正确反映不同作用力的综合结果,须先考虑改变逆指标数据性质,使所有指标对测评方案的作用力同趋化,再加总才能得出正确结果。数据无量纲化处理主要解决数据的可比性。数据标准化的方法有很多种,常用的有“最小—最大标准化”、“Z-score标准化”和“按小数定标标准化”等。经过上述标准化处理,原始数据均转换为无量纲化指标测评值,即各指标值都处于同一个数量级别上,可以进行综合测评分析。 一、Min-max 标准化 min-max标准化方法是对原始数据进行线性变换。设minA和maxA分别为属性A的最小值和最大值,将A的一个原始值x通过min-max标准化映射成在区间[0,1]中的值x',其公式为: 新数据=(原数据-极小值)/(极大值-极小值) 二、z-score 标准化 这种方法基于原始数据的均值(mean)和标准差(standard deviation)进行数据的标准化。将A的原始值x使用z-score标准化到x'。 z-score标准化方法适用于属性A的最大值和最小值未知的情况,或有超出取值范围的离群数据的情况。 新数据=(原数据-均值)/标准差 spss默认的标准化方法就是z-score标准化。 用Excel进行z-score标准化的方法:在Excel中没有现成的函数,需要自己分步计算,其实标准化的公式很简单。 步骤如下: 1.求出各变量(指标)的算术平均值(数学期望)xi和标准差si ; 2.进行标准化处理: zij=(xij-xi)/si 其中:zij为标准化后的变量值;xij为实际变量值。 3.将逆指标前的正负号对调。 标准化后的变量值围绕0上下波动,大于0说明高于平均水平,小于0说明低于平均水平。 三、Decimal scaling小数定标标准化 这种方法通过移动数据的小数点位置来进行标准化。小数点移动多少位取决于属性A

数据的标准化

数据的标准化 数据的标准化(normalization)是将数据按比例缩放,使之落入一个小的特定区间。在某些比较和评价的指标处理中经常会用到,去除数据的单位限制,将其转化为无量纲的纯数值,便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权。其中最典型的就是数据的归一化处理,即将数据统一映射到[0,1]区间上,常见的数据归一化的方法有:min-max标准化(Min-max normalization)也叫离差标准化,是对原始数据的线性变换,使结果落到[0,1]区间,转换函数如下:其中max为样本数据的最大值,min为样本数据的最小值。这种方法有一个缺陷就是当有新数据加入时,可能导致max和min的变化,需要重新定义。log函数转换通过以10为底的log函数转换的方法同样可以实现归一下,具体方法如下:看了下网上很多介绍都是x*=log10(x),其实是有问题的,这个结果并非一定落到[0,1]区间上,应该还要除以log10(max),max为样本数据最大值,并且所有的数据都要大于等于1。atan 函数转换用反正切函数也可以实现数据的归一化:使用这个方法需要注意的是如果想映射的区间为[0,1],则数据都应该大于等于0,小于0的数据将被映射到[-1,0]区间上。而并非所有数据标准化的结果都映射到[0,1]区间上,其中最常见的标准化方法就是Z标准化,也是SPSS中最为常用的标准化方法:z-score 标准化(zero-mean normalization)也叫标准差标准化,经过处理的数据符合标准正态分布,即均值为0,标准差为1,其转化函数为:其中μ为所有样本数据的均值,σ为所有样本数据的标准差。 z-score 标准化 用zscore,标准化的目的是:使得平均值为0,标准差为1,这样可以使不同量纲的数据放在一个矩阵. >> A=magic(4) A = 16 2 3 13 5 11 10 8 9 7 6 12 4 14 1 5 1 >> [Z,MU,SIGMA] = zscore(A) Z = 1.3770 -1.2509 -1.0585 0.8262 -0.6426 0.4811 0.2887 -0.0918

标准化食堂建设指标体系

标准化学生食堂指标体系 一、基础设施建设 学生食堂建设面积按1.1-1.3平米/生规划,设计与建设坚持科学规范的的原则,倡导环保节能。食堂应远离粪坑、污水池、垃圾场(站)、旱厕等污染源25米以上,并设置在粉尘、有害气体、放射性物质和其他扩散性污染源的影响范围之外。餐厅整洁明亮、环境优雅,后堂功能齐全,流程合理,光源充足,通风、排气、排烟、排水通畅、性能好,有防火、防盗、防尘、防蝇、防鼠设施。餐厅与后堂面积比应为1:0.8-1,即食堂单体建筑面积大于3000平方米宜为1:0.8,小于3000平方米宜为1:1,后堂加工面积500平方米以上的食堂应设独立加工专间。 (一)餐厅建设 餐厅就餐位数不少于进餐人数的1/3,座位的最小使用面积为0.85㎡,餐桌桌面应采用环保、便于清洁材料;餐厅地面不低于水磨石标准,有卫生墙,墙裙采用易清洁材料且高度不低于1.5米;有洗手设施;有电风扇或空调防暑、降温设施,电风扇数量按1台/20-25㎡配置,安装高度距地面净空大于2.8米,空调按空间大小配置,空气质量符合GB16153《饭馆(餐厅)卫生标准》。 (二)后堂建设 后堂建设应遵循:人流、物流分开;主、副食品加工分开;荤、素粗加工分开,不交叉作业、满足原料→半成品→成品的加工顺序,即遵循“生进熟出一条龙”。生熟食品之间、食品与非食品之间存放满足卫生要求,无交叉,体现由污染区→半污染区→洁净区的区间顺序,既不交叉作业,又分区合理,各功能间有明显标识。 1.后堂通道 后堂必须有员工通道,原材料进入通道,食物送入售餐间(销售区域)通道,餐饮具回收通道。 2、加工专间 2.1粗加工区:包括素菜贮存分拣间、素菜清洗、切配间、荤菜清洗、切配间。 2.2烹调区:即菜肴烹制间。烹调区食品加工如使用固体燃料(煤等),炉灶应为隔墙烧火的外扒灰式,避免粉尘污染食品。 2.3主食加工区:包括面食制作间。面食煎烤间、蒸煮间。 各加工专间根据功能应配置相适应的清洗设施(不锈钢水池或瓷面清洗水池)及排油烟、排蒸汽装置,各类水池应以明显标识标明其用途,油烟排放应符合当地环保要求。 3、仓储专间 仓储专间包括主食品库、副食品库、冷冻库、物料库。专间应通风、干燥,符合存储相应物资条件,库房内应设置足够数量的物品存放架,其结构及位置应能使储藏的食品距离墙壁、地面在100mm以上,以利空气流通及物品搬运。 4、餐饮具洗涤消毒专间 餐饮具洗涤消毒专间设置时应符合一洗、二清、三消毒、四保洁操作流程。包括餐饮具洗涤、消毒间和存放(保洁)间。 5、售餐间 售餐间做到整洁明亮、卫生、适用,与餐厅、加工区之间要分别用明档、墙体隔断,形成独立;售卖台面宽度500-800mm、高度800-900mm,并采用光滑、不透水、易清洗材料,而且不能留有沟槽、售餐间应配备保温台。设置凉菜间,凉菜间必须安装空调、消毒设施。工作间内要有紫外线消毒灯,入口处有洗手设施。设置紫外线消毒灯,功率数按1.5w/立方米确定,灯管悬挂高度距地面2000-2500mm(售餐间、凉菜间距工作台面上1000mm) 各专间必须密闭形成独立,不得敞开加工。

数据标准化的原因及方法

数据标准化的原因及方法 (2011-01-21 20:43:34) 转载▼ 标签: 杂谈 一、为何要将数据标准化? 由于不同变量常常具有不同的单位和不同的变异程度。不同的单位常使系数的实践解释发生困难。例如:第1个变量的单位是kg,第2个变量的单位是cm,那么在计算绝对距离时将出现将两个事例中第1个变量观察值之差的绝对值(单位是kg)与第2个变量观察值之差的绝对值(单位是cm )相加的情况。使用者会说5kg的差异怎么可以与3cm的差异相加?不同变量自身具有相差较大的变异时,会使在计算出的关系系数中,不同变量所占的比重大不相同。例如如果第1个变量(两水稻品种米粒中的脂肪含量)的数值在2%到4%之间,而第2个变量(两水稻品种的亩产量)的数值范围都在1000与5000之间。为了消除量纲影响和变量自身变异大小和数值大小的影响,故将数据标准化。 二、数据标准化的方法: 1、对变量的离差标准化 离差标准化是将某变量中的观察值减去该变量的最小值,然后除以该变量的极差。即x’ik=[x ik-Min (x k)]/R k 经过离差标准化后,各种变量的观察值的数值范围都将在〔0,1〕之间,并且经标准化的数据都是没有单位的纯数量。离差标准化是消除量纲(单位)影响和变异大小因素的影响的最简单的方法。有一些关系系数(例如绝对值指数尺度)在定义时就已经要求对数据进行离差标准化,但有些关系系数的计算公式却没有这样要求,当选用这类关系系数前,不妨先对数据进行标准化,看看分析的结果是否为有意义的变化。 2,对变量的标准差标准化 标准差标准化是将某变量中的观察值减去该变量的平均数,然后除以该变量的标准差。即 x’ik=(x ik-)/s k 经过标准差标准化后,各变量将有约一半观察值的数值小于0,另一半观察值的数值大于0,变量的平均数为0,标准差为1。经标准化的数据都是没有单位的纯数量。对变量进行的标准差标准化可以消除量纲(单位)影响和变量自身变异的影响。但有人认为经过这种标准化后,原来数值较大的的观察值对分类结果的影响仍然占明显的优势,应该进一步消除大小因子的影响。尽管如此,它还是当前用得最多的数据标准化方法。 3,先对事例进行标准差标准化,再对变量进行标准差标准化 第一步,先对事例进行标准差标准化,即将某事例中的观察值减去该事例的平均数,然后除以该事例的标准差。即 x’ik=(x ik-)/s i 第二步,再对变量进行标准差标准化,即将某变量中的观察值减去该变量的平均数,然后除以该变量的标准差。即

数据的标准化处理及实际应用

数据的标准化处理及实际应用 数据标准化处理是数据挖掘一项基础工作,不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位,这样的情况会影响到数据分析的结果,为了消除指标之间的量纲影响,需要进行数据标准化处理,以解决数据指标之间的可比性。原始数据经过数据标准化处理后,各指标即处于同一数量级,适合进行综合对比评价。 极差法 极差法是对原始数据的线性变换,首先计算指标值得最小值、 最大值,计算 极差,通过极差法将指标值映射到[0-1]之间。公式为: 新数据=(原数据-极小值)/ (极大值-极小值) t ;r ? min 需= ~ max — frun Z-score 标准化法 SPSS默认的数据标准化方法即是Z得分法,这种方法基于原始数据的均值 (mean和标准差(standard deviation )进行数据的标准化。经过处理的数 据符合标准正态分布,即均值为0,标准差为1。公式为: 其中卩为所有样本数据的均值,c为所有样本数据的标准差。 数据标准化的另外一个实用之处 在实际应用中,数据标准化不只是用于指标的可比性处理,还有一些非常实用的用处,利用标准化方法将指标归到最适于我们观测的范围,更加直观。且看案例:有一组数据,是学生参加某次社会公益活动的数据,其中有一指标为:在校综合评价指数,反映学生在校综合表现水平。

可以看出这个指标的范围为[0-140],但这个范围不太符合我们在学校里的习惯,在学校里经常用[0-100]的百分制,60分以上基本认可为及格,现在这个范围不能直观的反映学生在校表现水平。此时,极差法是一个非常好的选择,我 们可以将[0-140]数值,映射到[0-100],便于直观对比学生的表现。 公式为:(原数据-极小值)/ (极大值-极小值)*100 我们再来看看结果:

[数据元标准化基本方法]数据标准化方法

[数据元标准化基本方法]数据标准化方法公共卫生数据元的标准化,不仅要对数据自身进行“名、型、值”的定义,还要找出数据之间内在与外在间的关联关系,对构建高效稳健的公共卫生数据模型起到积极的作用。 数据标准化工作是信息系统建设的基础工作。数据工作的无规则性,必然会导致系统的低效能和资源的浪费。长期以来,我国公共卫生信息系统的建设缺乏整体规划,在国家层面上缺乏对公共卫生数据的标准定义与规范,导致了不同系统之间的数据难以交换、共享,也造成了资源的极大浪费。 公共卫生数据元的标准化,不仅要对数据自身进行“名、型、值”的定义,还要找出数据之间内在与外在间的关联关系,对构建高效稳健的公共卫生数据模型起到积极的作用。 数据元基本概念与结构

数据元可定义为通过标识、定义、表示以及允许值等一系列属性描述的数据单元,在特定的语义环境中被认为是不可再分的最小数据单元,一般由对象类词、特性类词和表示三部分组成。 (1)对象类词: 是指人们希望研究、搜集和存储其相关数据的事物,如: 人、家庭、医疗机构、观察与干预等。 (2)特性类词: 是某个对象的一个特征。例如,人这个对象类可以具有很多特征,如性别、出生日期、身高、职业或患病情况等。 (3)表示是值域、数据类型的组合,必要时也包括度量单位或字符集。它所表达的是数据元概念的数据类型及可能的取值范围。表示类词可以是一个编码,如国际疾病分类(ICD-10),也可能是一个取值范围,如身高的取值。 对象往往有多个特性,对象与其任何一个有意义的特性的结合就组成一个数据元概念。例如,人这个“对象”可以有性别、身高、出生日期等多个“特性”,将它与其中的某一个特性结合在一起就组成一个“数据元概念”,如人―性别、人―身高和人―出生日期等都是数据元概念的例子。

评价指标体系构建原则及综合评价方法

评价指标体系构建原则及综合评价方法设置评价指标体系时一般要遵循以下原则: (1)区域性原则 衡量一个研究对象的运行情况,要从特定的区域出发因地制宜、发挥优势,评价指标要具有针对性。 (2)动态性原则 研究对象是一个动态的过程,指标的选取不仅要能够静态的反映考核对象的发展现状,还要动态的考察其发展潜力。选取的指标要能够具有动态性,可以衡量同一指标在不同时段的变动情况,并且要求所选指标在较长的时间具有实际意义。 (3)可量化原则 数据的真实性和可靠性是进行监测的前提条件和重要保障,需要大量的统计数据作为支持。选取的指标应该具有可量化的特点,在保证指标有较高反映考核对象的前提下,能够直接查到或者通过计算间接得到指标数据,以保证评价的可操作性,同时数据来源要具有权威性,这样能保证正确评估研究对象。(4)层次性原则 一级指标同时分别设立多个具体的子指标。在众多指标中,把联系密切的指标归为一类,构成指标群,形成不同的指标层,有利于全面清晰的反映研究对象。 综合评价方法的选取: 随着计算机技术飞速发展和普遍应用,用于定量评价多指标问题的多指标综合评价法被广泛应用到经济、生活的各个方面,特别是SAS、SPSS等统计软

件的使用更加提高综合评价法的实用性。目前用于分析多指标体系的综合评价方法主要有模糊综合评价法、灰色综合评价法、数据包络分析法(DEA 法)、层次分析法、主成分分析法以及因子分析法以等多种方法,不同方法的评价结果都是依据指数或分值对参评对象的综合状况进行排序评价。 在综合评价过程中,指标权重的确定十分重要。对指标赋值主要有主观赋值和客观赋值,也有将主观、客观赋值法结合起来的。对于指标数量比较大时,采用传统的主观赋值法确定指标的权重则难以全面把握众多指标,依赖主观判断会增大或降低一些指标的重要程度,导致实证的结果难以反映客观实际情况。客观赋值法如主成分分析法、变异系数法、熵值法等,权重的确定是根据各项指标的变异程度或者各指标之间的相互关系。具体采用哪一种方法需要根据所构建指标体系的特点以及实证的目的来确定。 综合评价方法的选取要依据研究对象的特点而定,采用客观赋权法的主成分分析能避免主观因素的影响,且提取主成分也能减少工作量。以下对常用的层次分析和主成分分析两种综合评价方法做简单介绍。 (1)层次分析法 层次分析法(The Analytic Hierarchy Process )简记AHP ,是美国运筹学家等人提出的一种定量和定性分析相结合的多准则决策方法,广泛应用于分析复杂的社会、经济以及科学管理领域的问题。其基本原理是通过构造层次分析结构,排列组合得出优劣次序来为决策者提供依据。具体步骤如下:首先构建包括目标层、准则层和指标层三个层次的层次分析结构模型,反映系统各因素之间的关系。其次是构造判断矩阵,将各层因素进行两两比较,对于各因素之间重要性的比较可以通过专家咨询法,判别主要依据常用的1-9标度法。然后对1.0<=RI CI CR

统计数据标准化

统计数据标准化 07313112李帅宇 简介 评价是现代社会各领域的一项经常性的工作,是科学做出管理决策的重要依据。随着人们研究领域的不断扩大,所面临的评价对象日趋复杂,如果仅依据单一指标对事物进行评价往往不尽合理,必须全面地从整体的角度考虑问题,多指标综合评价方法应运而生。所谓多指标综合评价方法,就是把描述评价对象不同方面的多个指标的信息综合起来,并得到一个综合指标,由此对评价对象做一个整体上的评判,并进行横向或纵向比较。 而在多指标评价体系中,由于各评价指标的性质不同,通常具有不同的量纲和数量级。当各指标间的水平相差很大时,如果直接用原始指标值进行分析,就会突出数值较高的指标在综合分析中的作用,相对削弱数值水平较低指标的作用。因此,为了保证结果的可靠性,需要对原始指标数据进行标准化处理。目前数据标准化方法有多种,归结起来可以分为直线型方法(如极值法、标准差法)、折线型方法(如三折线法)、曲线型方法(如半正态性分布)。不同的标准化方法,对系统的评价结果会产生不同的影响,然而不幸的是,在数据标准化方法的选择上,还没有通用的法则可以遵循。 方法 在数据分析之前,我们通常需要先将数据标准化(normalization),利用标准化后的数据进行数据分析。数据标准化也就是统计数据的指数化。数据标准化处理主要包括数据同趋化处理和无量纲化处理两个方面。数据同趋化处理主要解决不同性质数据问题,对不同性质指标直接加总不能正确反映不同作用力的综合结果,须先考虑改变逆指标数据性质,使所有指标对测评方案的作用力同趋化,再加总才能得出正确结果。数据无量纲化处理主要解决数据的可比性。数据标准化的方法有很多种,常用的有“最小—最大标准化”、“Z-score标准化”和“按小数定标标准化”等。经过上述标准化处理,原始数据均转换为无量纲化指标测评值,即各指标值都处于同一个数量级别上,可以进行综合测评分析。 一、Min-max 标准化 min-max标准化方法是对原始数据进行线性变换。设minA和maxA分别为属性A的最小值和最大值,将A的一个原始值x通过min-max标准化映射成在区间[0,1]中的值x',其公式为: 新数据=(原数据-最小值)/(最大值-最小值) 二、z-score 标准化

数据标准化的几种方法

数据标准化的几种方法 在数据分析之前,我们通常需要先将数据标准化(normalization),利用标准化后的数据进行数据分析。数据标准化也就是统计数据的指数化。数据标准化处理主要包括数据同趋化处理和无量纲化处理两个方面。数据同趋化处理主要解决不同性质数据问题,对不同性质指标直接加总不能正确反映不同作用力的综合结果,须先考虑改变逆指标数据性质,使所有指标对测评方案的作用力同趋化,再加总才能得出正确结果。数据无量纲化处理主要解决数据的可比性。数据标准化的方法有很多种,常用的有“最小—最大标准化”、“Z-score标准化”和“按小数定标标准化”等。经过上述标准化处理,原始数据均转换为无量纲化指标测评值,即各指标值都处于同一个数量级别上,可以进行综合测评分析。 一、Min-max 标准化 min-max标准化方法是对原始数据进行线性变换。设minA和maxA分别为属性A的最小值和最大值,将A的一个原始值x通过 min-max标准化映射成在区间[0,1]中的值x',其公式为: 新数据=(原数据-极小值)/(极大值-极小值) 二、z-score 标准化

这种方法基于原始数据的均值(mean)和标准差(standard deviation)进行数据的标准化。将A的原始值x使用z-score标准化到x'。 z-score标准化方法适用于属性A的最大值和最小值未知的情况,或有超出取值范围的离群数据的情况。 新数据=(原数据-均值)/标准差 spss默认的标准化方法就是z-score标准化。在SPSS中依次点击Analyze Descriptive Descriptive 点击Save standardized values as varianles即可。 用Excel进行z-score标准化的方法:在Excel中没有现成的函数,需要自己分步计算,其实标准化的公式很简单。 步骤如下: 1.求出各变量(指标)的算术平均值(数学期望)xi和标准差si ; 2.进行标准化处理: zij=(xij-xi)/si 其中:zij为标准化后的变量值;xij为实际变量值。 3.将逆指标前的正负号对调。 标准化后的变量值围绕0上下波动,大于0说明高于平均水平,小于0说明低于平均水平。 三、Decimal scaling小数定标标准化

数据元标准化基本方法

数据元标准化基本方法 刘丽华金水高王骏胡凯 公共卫生数据元的标准化,不仅要对数据自身进行“名、型、值”的定义,还要找出数据之间内在与外在间的关联关系,对构建高效稳健的公共卫生数据模型起到积极的作用。 数据标准化工作是信息系统建设的基础工作。数据工作的无规则性,必然会导致系统的低效能和资源的浪费。长期以来,我国公共卫生信息系统的建设缺乏整体规划,在国家层面上缺乏对公共卫生数据的标准定义与规范,导致了不同系统之间的数据难以交换、共享,也造成了资源的极大浪费。 公共卫生数据元的标准化,不仅要对数据自身进行“名、型、值”的定义,还要找出数据之间内在与外在间的关联关系,对构建高效稳健的公共卫生数据模型起到积极的作用。 数据元基本概念与结构 数据元可定义为通过标识、定义、表示以及允许值等一系列属性描述的数据单元,在特定的语义环境中被认为是不可再分的最小数据单元,一般由对象类词、特性类词和表示三部分组成。 (1)对象类词: 是指人们希望研究、搜集和存储其相关数据的事物,如: 人、家庭、医疗机构、观察与干预等。 (2)特性类词: 是某个对象的一个特征。例如,人这个对象类可以具有很多特征,如性别、出生日期、身高、职业或患病情况等。 (3)表示是值域、数据类型的组合,必要时也包括度量单位或字符集。它所表达的是数据元概念的数据类型及可能的取值范围。表示类词可以是一个编码,如国际疾病分类(ICD-10),也可能是一个取值范围,如身高的取值。 对象往往有多个特性,对象与其任何一个有意义的特性的结合就组成一个数据元概念。例如,人这个“对象”可以有性别、身高、出生日期等多个“特性”,将它与其中的某一个特性结合在一起就组成一个“数据元概念”,如人—性别、人—身高和人—出生日期等都是数据元概念的例子。 数据元是数据元概念与值域的结合。即一个特定的数据元概念与一个特定的值域结合创建一个数据元。例如在儿童营养监测中,定义的一个数据元概念“儿童身高”,与身高的表示值域结合,构成数据元“儿童身高的测量值”; 而与儿童身高的平均水平值域结合,则构成“儿童身高的平均值”这个数据元。显然,这是两个不同的数据元。数据元概念与数据元之间存在一对多的关系,即一个数据元概念与不同的表示组合后可以生成不同的数据元。

标准化的方法

数据标准化处理主要包括数据同趋化处理和无量纲化处理两个方面。数据同趋化处理主要解决不同性质数据问题,对不同性质指标直接加总不能正确反映不同作用力的综合结果,须先考虑改变逆指标数据性质,使所有指标对测评方案的作用力同趋化,再加总才能得出正确结果。数据无量纲化处理主要解决数据的可比性。 数据标准化的方法: 1、对变量的离差标准化 离差标准化是将某变量中的观察值减去该变量的最小值,然后除以该变量的极差。即 x’ik=[x ik-Min (x k)]/R k 经过离差标准化后,各种变量的观察值的数值范围都将在〔0,1〕之间,并且经标准化的数据都是没有单位的纯数量。离差标准化是消除量纲(单位)影响和变异大小因素的影响的最简单的方法。有一些关系系数(例如绝对值指数尺度)在定义时就已经要求对数据进行离差标准化,但有些关系系数的计算公式却没有这样要求,当选用这类关系系数前,不妨先对数据进行标准化,看看分析的结果是否为有意义的变化。 2,对变量的标准差标准化(z-score标准化)

标准差标准化是将某变量中的观察值(原数据)减去该变量的平均数,然后除以该变量的标准差。 经过标准差标准化后,各变量将有约一半观察值的数值小于0,另一半观察值的数值大于0,变量的平均数为0,标准差为1。经标准化的数据都是没有单位的纯数量。对变量进行的标准差标准化可以消除量纲(单位)影响和变量自身变异的影响。但有人认为经过这种标准化后,原来数值较大的的观察值对分类结果的影响仍然占明显的优势,应该进一步消除大小因子的影响。尽管如此,它还是当前用得最多的数据标准化方法。 spss默认的标准化方法就是z-score标准化。在SPSS中依次点击Analyze Descriptive Descriptive 点击Save standardized values as varianles即可。 用Excel进行z-score标准化的方法:在Excel中没有现成的函数,需要自己分步计算,其实标准化的公式很简单。 步骤如下: 1.求出各变量(指标)的算术平均值(数学期望)xi和标准差si ; 2.进行标准化处理: zij=(xij-xi)/si 其中:zij为标准化后的变量值;xij为实际变量值。 3.将逆指标前的正负号对调。

决策矩阵标准化 物流系统评价决策矩阵的标准化方法研究

内容摘要科学评价一个物流系统,需要选择合理的评价指标体系,包括定性或定量的指标,然而因各指标的量纲不同很难做到绝对公正合理。本文提出物流系统评价矩阵标准化的方法,以期做到评价科学合理。 关键词物流系统决策矩阵标准化 随着物流业的快速发展,物流系统的设计、改善和优化的问题日益凸显。影响物流系统优劣的因素很多,比如成本、收益、利润、资源消耗等。把每一个因素看成是一个指标,分析这些指标可以发现,有些指标可以量化,有些指标不容易量化,并且即使可以量化的指标也因为量纲不同存在着差异,所以物流系统的评价很值得研究。 对物流系统进行分析评价,不但可以了解物流系统各部分的内在联系,把握物流系统行为的内在规律性。在设计新的物流系统或对现有的系统进行改进时,一个好的分析评价体系无疑是非常重要的。本文试图通过对评价决策矩阵标准化的处理实现对物流系统的科学评价。 指标分析 (一)指标选择 在考虑选择评价指标时,不可能把所有的因素都考虑进去,因为有些因素之

间是相对的。某一个指标对一个物流系统来说是主要的,而对另一个物流系统来说可能就是次要的。也有可能是完全矛盾的两个指标,比如成本与效益。所以在实际操作的过程中可以把主要因素作为评价指标,次要因素可忽略不计。 (二)指标取向 如何评价一个指标呢?是越大越好、还是越小越好、或者适中为宜?适中又如何定义呢?这就要看某个指标的目标取向。所有的评价指标从经济上说可以分为两大类一是效益指标,有些资料上称之为正向指标,如客户满意度、货物周转量、时效性等,这些指标越大越好;二是成本指标,也可称之为逆向指标,如物流成本、客户抱怨率、货物出错率等,这些指标越小越好。 指标的量化处理 物流系统的评价指标确定之后,就要把这些指标进行量化。但是,并不是所有的评价因素都容易量化,有些评价指标只能进行定性的分析。本文把这些不容易量化的指标称之为模糊指标,例如服务水平高、人员素质高等,这些指标的特点是只能定性地描述,会影响评价的科学性。 对模糊指标进行处理的方法是赋于特定的值使其量化。一般情况下,模糊指标的值可根据其优劣的程度赋值为0-10之间的数。定性模糊指标同样分为效益指标和成本指标两类,根据两者的特点,它们模糊指标的量化得分如表1所示。

数据标准化方法

数据标准化方法 ● Min-max 标准化 min-max 标准化方法是对原始数据进行线性变换。设minA 和maxA 分别为属性A 的最小值和最大值,将A 的一个原始值x 通过min-max 标准化映射成在区间 [0,1]中的值x',其公式为: i min i max min X X X X X -'=- ● z-score 标准化 这种方法基于原始数据的均值(mean )和标准差(standard deviation )进行数据的标准化。将A 的原始值x 使用z-score 标准化到x'。 z-score 标准化方法适用于属性A 的最大值和最小值未知的情况,或有超出取值范围的离群数据的情况。 i i X X μσ -'= ● Decimal scaling 小数定标标准化 这种方法通过移动数据的小数点位置来进行标准化。小数点移动多少位取决于属性A 的取值中的最大绝对值。将属性A 的原始值x 使用decimal scaling 标准化到x'的计算方法是: 10 i i j X X '= 其中,j 是满足条件的最小整数。 例如 假定A 的值由-986到917,A 的最大绝对值为986,为使用小数定标标准化,我们用每个值除以1000(即,j=3),这样,-986被规范化为-0.986。 注意,标准化会对原始数据做出改变,因此需要保存所使用的标准化方法的参数,以便对后续的数据进行统一的标准化。 除了上面提到的数据标准化外还有对数Logistic 模式、模糊量化模式等等: ● 对数Logistic 模式: 11i X X e -'=+ ● 模糊量化模式: max min max min 11sin[*(X )]222i i X X X X X π-'=+--

数据标准化的几种方法

数据标准化的几种方法 数据的标准化(normalization)是将数据按比例缩放,使之落入一个小的特定区间。在某些比较和评价的指标处理中经常会用到,去除数据的单位限制,将其转化为无量纲的纯数值,便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权。 其中最典型的就是数据的归一化处理,即将数据统一映射到[0,1]区间上,常见的数据归一化的方法有: min-max标准化(Min-max normalization) 也叫离差标准化,是对原始数据的线性变换,使结果落到[0,1]区间,转换函数如下: 其中max为样本数据的最大值,min为样本数据的最小值。这种方法有一个缺陷就是当有新数据加入时,可能导致max和min的变化,需要重新定义。 log函数转换 通过以10为底的log函数转换的方法同样可以实现归一下,具体方法如下: 看了下网上很多介绍都是x*=log10(x),其实是有问题的,这个结果并非一定落到[0,1]区间上,应该还要除以log10(max),max为样本数据最大值,并且所有的数据都要大于等于1。 atan函数转换 用反正切函数也可以实现数据的归一化: 使用这个方法需要注意的是如果想映射的区间为[0,1],则数据都应该大于等于0,小于0的数据将被映射到[-1,0]区间上。

而并非所有数据标准化的结果都映射到[0,1]区间上,其中最常见的标准化方法就是Z 标准化,也是SPSS中最为常用的标准化方法: z-score 标准化(zero-mean normalization) 也叫标准差标准化,经过处理的数据符合标准正态分布,即均值为0,标准差为1,其转化函数为: 其中μ为所有样本数据的均值,σ为所有样本数据的标准差。

交通运输公司2017年控制指标安全标准化资料

运输有限公司文件 (2017)007号 运输有限公司2017年安全生产 控制考核指标 加强安全生产事故应急救援能力建设,提升突发事件应对水平。杜绝因隐患失控而导致重特大事故的发生,完成不低于上级部门下达的各项安全生产控制指标工作。 工贸、危化、烟花、货运站场、危货、普货、旅运、客运等交通运输行业安全标准化最新达标资料,需要的求求:七义就思思O6起义。 1、事故死亡人数总量控制指标为零; 2、重大和特大事故起数控制指标为零; 3、控制指标 (1)责任行车事故率低于2次/百万车公里; (2)责任行车万车公里轻伤人率低于1人/百万车公里; (3)直接经济损失率低于5000元/百万车公里。 4、绝对控制指标 (1)道路交通事故死亡人数为零; (2)火灾、爆炸事故死亡人数为零;

(3)其他事故死亡人数为零。 二〇一七年一月七日 年度安全生产目标指标分解 一、经理安全生产责任目标管理内容 (一)安全生产管理责任目标 1、全面贯彻落实国家及上级部门关于安全生产工作的法律法规、方针政策,学习领会各种安全会议精神、积极开展群众性安全生产活动及安全生产工作,并制定出相应的具体措施,按照有关要求及时反馈情况和上报安全生产信息。 2、建立健全和落实全员安全生产责任制,将安全生产责任层层分解落实到每个岗位。建立健全各级安全生产管理机构,按照法律法规设置安全管理部门或配备安全管理人员。 3、制定实施年度安全生产工作计划和保障措施。依据公司年度安全生产目标、计划,制定、落实本公司年度安全生产工作计划、措施。严格贯彻、落实各项安全管理制度,建立健全各级安全生产制度和操作规程。 4、组织安全生产检查,及时消除各类事故隐患。每月召开一次安全工作会议,总结、布置安全生产工作,形成会议纪要。每月开展一次综合性安全大检查;适时组织各类专项安全生产检查,建立事故隐患排查台帐,做到措施、资金、人员、时间、预案“五落实”。加强安全管理。认真完成公司及政府有关部门的各项安全生产活动、工作,及时反馈和上报安全生产信息。 5、完善生产安全事故应急救援预案。制定或修订符合实际、操作性强的生产安全事故应急救援预案组织相关人员学习预案内容,掌握现场处置方案。配备必要的应急救援人员,建立健全必要的应急救援体系。认真组织开展应急救援演

数据标准化的原因和方法

数据标准化的原因和方法 一、为何要将数据标准化? 由于不同变量常常具有不同的单位和不同的变异程度。不同的单位常使系数的实践解释发生困难。例如:第1个变量的单位是kg,第2个变量的单位是cm,那么在计算绝对距离时将出现将两个事例中第1个变量观察值之差的绝对值(单位是kg)与第2个变量观察值之差的绝对值(单位是cm )相加的情况。使用者会说5kg的差异怎么可以与3cm的差异相加?不同变量自身具有相差较大的变异时,会使在计算出的关系系数中,不同变量所占的比重大不相同。例如如果第1个变量(两水稻品种米粒中的脂肪含量)的数值在 2%到4%之间,而第2个变量(两水稻品种的亩产量)的数值范围都在1000与5000之间。为了消除量纲影响和变量自身变异大小和数值大小的影响,故将数据标准化。 二、数据标准化的方法: 1、对变量的离差标准化 离差标准化是将某变量中的观察值减去该变量的最小值,然后除以该变量的极差。即 x’ =[x ik-Min (x k)]/R k ik 经过离差标准化后,各种变量的观察值的数值范围都将在〔0,1〕之间,并且经标准化的数据都是没有单位的纯数量。离差标准化是消除量纲(单位)影响和变异大小因素的影响的最简单的方法。有一些关系系数(例如绝对值指数尺度)在定义时就已经要求对数据进行离差标准化,但有些关系系数的计算公式却没有这样要求,当选用这类关系系数前,不妨先对数据进行标准化,看看分析的结果是否为有意义的变化。 2,对变量的标准差标准化 标准差标准化是将某变量中的观察值减去该变量的平均数,然后除以该变量的标准差。即 x’ = (x ik- )/s k ik 经过标准差标准化后,各变量将有约一半观察值的数值小于0,另一半观察值的数值大于0,变量的平均数为0,标准差为1。经标准化的数据都是没有单位的纯数量。对变量进行的标准差标准化可以消除量纲(单位)影响和变量自身变异的影响。但有人认为经过这种标准化后,原来数值较大的的观察值对分类结果的影响仍然占明显的优势,应该进一步消除大小因子的影响。尽管如此,它还是当前用得最多的数据标准化方法。

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