三考核指标的权重参数确定模型及求解
指标权重的确定方法
欢迎阅读权重的确定方法一、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、权重的确定方法为三大类:(Delphi 法)。
1（1（2（3（4（5，2。
方法:i s 与js 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1ij ji u u =。
则:()11()1,2,,nnj 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“拉开档次法”的基本原理是从几何角度来看，将n 个被评价对象看成是 由m 个评价指标构成的m 维评价空间中的n 个点(或向量)。
寻求n 个被评价对 象的评价值就相当于把这n 个点向一维空间做投影。
选择指标权系数，使得各被 评价对象之间的差异尽量拉大，也就是根据m 维评价空间构造一个最佳的一维空 间，使得各点在此一维空间上的投影点最为分散，即分散程度最大，取极大型评 价指标X1,X2,...Xm 的线性函数1122T m m y w x w x w x w x =+++=为被评价对象的T 序无关;继承性”;3、4、熵值法方法：（1（2）2,,n（32,,n（4）计算各属性的加权系数1,1,2,,jj njj c w j nc===∑5、离差最大化法方法:引入总离差指标11()(1,2,,)m mij kj j i k Vj w r r w j n ===-=∑∑并假定各指标权数满足单位化约束条件求211njj w==∑，以此构造如下非线性规划模型211111max n m m ni j kj jjj i k j r r wF w ====⎧⎪-=⎨⎪⎩=∑∑∑∑求该优化模型，得出最优解Ｗ＝（W1，W2，.....Wn ），将其归一化的结果作为各指标的权重系数特点:可信，不具有主观随意性 6、均方差法方法:(1)以各评价指标为随机变量，各方案Xi 在指标Yj 下的无量纲化的属性值为该随机变量的取值，求出这些随机变量(（2） （3）1)n w T和2)n T，令11j j W k w =,n。
绩效考核指标权重的计算方法-精品文档
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】内容如下-绩效考核指标权重的计算方法在企业人力资源管理中,有许多涉及到权重的设置，如素质评价、绩效考核等。
在一般的情况下，管理者都知道权重的重要性，但在设定权重时却往往会依凭自己积累起来的经验以及评价因素的定位来进行判断。
事实上，这种确定权重的方式存在很强的主观性，在实践中会导致一些不必要的偏差。
如何在设定权重时，既考量管理者多年来积累起来的经验判断，又科学客观地定位各评价因素，避免一些不必要的偏差，使评价结果更接近于实际情况呢？下面的几种方法，或许能给你带来一定的收获。
一、简单排序编码法这种方法通过管理者对各项考评因素的重视程度进行排序编码，然后确定权重的一种简单的方法，需要管理者从过去的历史数据及个人的经验对各项考评项目作出正确的排序。
比如在绩效考核过程中，某一职位有四个KPI的考评因素，分别为A，B，C，D，依企业的要求及目标设定者的经验，各项考评因素的重要性排序为B，D，C，A；然后再按照自然数顺序由大到小对其进行分配，分别为4，3，2，1。
然后将权数归一化，最后结果为A： 1/(4+3+2+1)=0.1；B：4/(4+3+2+1)=0.4C：2/(4+3+2+1)=0.2；D： 3/(4+3+2+1)=0.3。
这种简单排序编码法计算权数的方法简单，但也存在主观因素，存在一定的不合理性。
但至少它比管理者单纯地依据自身经验进行设定的方式要客观一些。
二、倍数环比法倍数环比法首先将各个考评因素随机排列，然后按照顺序对各项因素进行比较，得出各因素重要度之间的倍数关系，又称环比比率，再将环比比率进行统一转换为基准值，最后进行归一化处理，确定其最终权重。
这种方法需要对考评因素有客观的判断依据，需要有客观准确的历史数据作为支撑。
以上述四个因素为例，如下表。
说明:表格第二行，0.3表示A的重要性是B的0.3倍；2表示B 的重要性是C的2倍，0.55表示C的重要性是D的0.55倍；1表示D本身。
绩效考核指标与权重设定
绩效考核指标与权重设定一、引言绩效考核是企业管理中非常重要的一环，它可以帮助管理者评估员工的工作表现，确保组织达到预期的目标。
而绩效考核指标和权重的设定则是绩效考核的关键步骤之一，它直接影响着考核的公正性和准确性。
本文将探讨绩效考核指标与权重的设定过程，以及一些常见的设定方法和技巧。
二、绩效考核指标的确定2.1 初步确定绩效考核指标绩效考核指标应当是能够客观反映员工工作表现的数据或表现量化指标。
在确定绩效考核指标时，可以参考以下几个原则：•与岗位职责相关性：确保考核指标与员工的实际工作内容和职责相关。
•可衡量性：指标需要是可以通过数据或事实来衡量的，而不是主观评价。
•可操作性：员工应当能够通过自身的工作努力和能力来影响考核指标的结果。
2.2 确定权重各自对考核目标的重要程度每个绩效考核指标都有不同的重要性，因此需要确定各个指标在考核中的权重。
确定权重时需要考虑以下因素：•业务目标：根据企业当前的业务目标和战略规划，确定每个指标对于实现目标的重要程度。
•岗位职责：不同岗位的职责不同，可能需要更加重视某些指标。
•公司文化：符合公司文化和价值观的指标可能具有更高的权重。
三、绩效考核权重设定的方法3.1 专家打分法专家打分法是一种常见的权重设定方法，通过邀请相关领域的专家或管理者对每个指标进行评分，然后计算权重。
这种方法通常需要保证专家具有领域知识和经验，以确保权重的客观性和准确性。
3.2 层次分析法（AHP）层次分析法是一种结构化的决策方法，可以帮助确定多个因素之间的相对重要性。
在绩效考核的权重设定中，可以使用AHP分析各个指标之间的相对重要性，进而确定权重。
3.3 直观判断法直观判断法是一种基于个人经验和直觉的权重设定方法。
在这种方法中，管理者根据自身对员工表现的理解和经验来确定各个指标的权重。
尽管这种方法缺乏客观性，但在一些情况下可能也是有效的。
四、总结绩效考核指标与权重的设定是绩效管理中的关键步骤，它直接影响着考核的公正性和准确性。
考核指标及权重分配
04 权重分配方法
经验法
总结词
基于专家经验进行权重分配
详细描述
经验法是指根据专家的经验和判断，对考核指标进行权重分配的方法。这种方法依赖于专家的专业知识和经验， 通过专家对各指标的重要程度进行评估，从而确定各指标的权重。
对比排序法
总结词
通过对比指标进行排序来分配权重
详细描述
对比排序法是一种简单直观的权重分配方法。通过对各个考核指标进行两两比较，按照重要程度进行 排序，然后根据排序结果确定各指标的权重。这种方法操作简单，但可能受到主观因素的影响。
考核指标的分类
业绩指标
衡量员工完成工作任务的数量和质量，如销 售额、生产量等。
态度指标
考察员工的工作态度，如责任心、积极性、 团队合作等。
能力指标
评估员工的专业技能、沟通协调、团队协作 等方面的能力。
价值观指标
衡量员工是否符合组织的价值观和企业文化 。
考核指标的制定原则
可衡量
考核指标应是可以量化的，以 便准确评估员工的工作表现。
效果。
工作能力指标
专业技能
评估员工是否具备完成工作所 需的专业知识和技能，是否能
够熟练运用。
学习能力
衡量员工学习新知识、新技能 的能力和速度，是否能够不断 适应变化。
沟通能力
评估员工与同事、上下级之间 的交流和协作能力，是否能够 有效地传递信息。
解决问题的能力
衡量员工在面对问题和挑战时 ，是否能够迅速找到解决方案
职业素质指标
职业规划
评估员工是否有明确的职业规划和目 标，是否能够持续发展自己的职业生 涯。
自我管理能力
衡量员工是否具备良好的自我管理能 力和时间管理能力，是否能够高效地 安排工作和生活。
指标权重计算的确定方法
指标权重的计算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。
针对量表类问卷，指标权重计算在学术研究和企业研究中都较为常见。
量表类问卷权重研究关注重心在于各个指标的权重得分值，而非影响关系，通过计算各个指标或者题项的权重得分值，最后构建完善的权重体系，并且结合各指标权重情况提供科学建议。
方法分类权重研究分析方法非常多，以及权重研究均针对量表类题项，基本无法对非量表类问卷进行权重体系构建。
针对量表类问卷权重研究方法，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、客观赋权法和组合赋权法。
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，常用的主观赋权法包括专家咨询法（Delphi法）、AHP层次分析法等。
专家咨询法是由多位专家讨论共同决定各指标的权重值情况，而AHP层次分析法也是利用专家打分，并且使用数据计算过程最终生成各指标权重值。
客观赋权法：是根据原始数据之间的关系通过一定的数学方法来确定权重，其判断结果不依赖于人的主观判断，有较强的数学理论依据。
常用的客观赋权法包括因子分析法、熵值法等，因子分析法和熵值法直接使用收集数据进行数据计算，最终生成指标权重值。
组合赋权法：针对主、客观赋权法各自的优缺点，研究人员可以综合使用两种方法，同时基于指标数据之间的内在规律和专家经验对决策指标进行赋权。
进一步说明专家咨询法（Delphi法），是采用背对背通信方式征询专家小组成员预测意见，经过几轮征询使专家小组的预测意见趋于集中，最后做出符合市场未来发展趋势的预测结论。
本质上是一种反馈匿名函询法。
其大致流程是：在对所要预测的问题征得专家的意见之后，进行整理、归纳、统计，再匿名反馈给各专家，再次征求意见，再集中，再反馈，直至得到一致的意见。
AHP层次分析法，根据问题的性质和要达到的总目标，将问题分解为不同的组成因素，并按照因素间的相互关联影响以及隶属关系将因素按不同层次聚集组合，形成一个剁成次的分析结构模型，从而最终使问题归结为最底层（供决策的方案、措施等）相对于最高层（总目标）的相对重要权值的确定或相对优劣次序的排定。
权重确定方法归纳解读
权重确定方法归纳多指标综合评价是指人们根据不同的评价目的,选择相应的评价形式据此选择多个因素或指标,并通过一定的评价方法将多个评价因素或指标转化为能反映评价对象总体特征的信息,其中评价指标与权重系数确定将直接影响综合评价的结果.按照权数产生方法的不同多指标综合评价方法可分为主观赋权评价法和客观赋权评价法两大类,其中主观赋权评价法采取定性的方法由专家根据经验进行主观判断而得到权数,然后再对指标进行综合评价,如层次分析法、综合评分法、模糊评价法、指数加权法和功效系数法等.客观赋权评价法则根据指标之间的相关关系或各项指标的变异系数来确定权数进行综合评价,如熵值法、神经网络分析法、TOPSIS法、灰色关联分析法、主成分分析法、变异系数法等.两种赋权方法特点不同,其中主观赋权评价法依据专家经验衡量各指标的相对重要性,有一定的主观随意性,受人为因素的干扰较大,在评价指标较多时难以得到准确的评价.客观赋权评价法综合考虑各指标间的相互关系,根据各指标所提供的初始信息量来确定权数,能够达到评价结果的精确但是当指标较多时,计算量非常大.下面就对当前应用较多的评价方法进行阐述.一、变异系数法一变异系数法简介变异系数法是直接利用各项指标所包含的信息,通过计算得到指标的权重.是一种客观赋权的方法.此方法的基本做法是：在评价指标体系中,指标取值差异越大的指标,也就是越难以实现的指标,这样的指标更能反映被评价单位的差距.例如,在评价各个国家的经济发展状况时,选择人均国民生产总值人均GNP作为评价的标准指标之一,是因为人均GNP不仅能反映各个国家的经济发展水平,还能反映一个国家的现代化程度.如果各个国家的人均GNP没有多大的差别,则这个指标用来衡量现代化程度、经济发展水平就失去了意义.由于评价指标体系中的各项指标的量纲不同,不宜直接比较其差别程度.为了消除各项评价指标的量纲不同的影响,需要用各项指标的变异系数来衡量各项指标取值的差异程度.各项指标的变异系数公式如下：式中：是第项指标的变异系数、也称为标准差系数；是第项指标的标准差；是第项指标的平均数.各项指标的权重为：二案例说明例如,英国社会学家英克尔斯提出了在综合评价一个国家或地区的现代化程度时,其各项指标的权重的确定方法就是采用的变异系数法.案例：利用变异系数法综合评价一个国家现代化程度时的指标体系中的各项指标的权重.数据资料是选取某一年的数据,包括中国在内的中等收入水平以上的近40个国家的10项指标作为评价现代化程度的指标体系,计算这些国家的变异系数,反映出各个国家在这些指标上的差距,并作为确定各项指标权重的依据.其标准差、平均数数据及其计算出的变异系数等见表1-1.i ii x V σ=()n i ,,2,1 =iV i i σi i xi ∑==ni iii VV W 1计算过程如下：1先根据各个国家的指标数据,分别计算这些国家每个指标的平均数和标准差；2根据均值和标准差计算变异系数. 即：这些国家人均GNP 的变异系数为：农业占GDP 比重的变异系数：其他类推.3将各项指标的变异系数加总：4计算构成评价指标体系的这10个指标的权重： 人均GNP 的权重：农业占GDP 比重的权重：其他指标的权重都以此类推. 三变异系数法的优点和缺点当由于评价指标对于评价目标而言比较模糊时,采用变异系数法评价进行评定是比较合适的,适用各个构成要素内部指标权数的确定,在很多实证研究中也多数采用这一方法.缺点在于对指标的具体经济意义重视不够,也会存在一定的7 966.270.66711 938.4ii iV x σ===782.0352.9316.7===iii x V σ0.6670.7820.2360.560.537 4.59+++++=145.059.4667.01===∑=ni iii VV W 1704.059.4782.01===∑=ni iii VV W误差.二、层次分析法一层次分析法概述人们在对社会、经济以及管理领域的问题进行系统分析时,面临的经常是一个由相互关联、相互制约的众多因素构成的复杂系统.层次分析法则为研究这类复杂的系统,提供了一种新的、简洁的、实用的决策方法.层次分析法AHP法是一种解决多目标的复杂问题的定性与定量相结合的决策分析方法.该方法将定量分析与定性分析结合起来,用决策者的经验判断各衡量目标能否实现的标准之间的相对重要程度,并合理地给出每个决策方案的每个标准的权数,利用权数求出各方案的优劣次序,比较有效地应用于那些难以用定量方法解决的课题.二层次分析法原理层次分析法根据问题的性质和要达到的总目标,将问题分解为不同的组成因素,并按照因素间的相互关联影响以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,从而最终使问题归结为最低层供决策的方案、措施等相对于最高层总目标的相对重要权值的确定或相对优劣次序的排定.层次分析法的特点是在对复杂的决策问题的本质、影响因素及其内在关系等进行深入分析的基础上,利用较少的定量信息使决策的思维过程数学化,从而为多目标、多准则或无结构特性的复杂决策问题提供简便的决策方法.尤其适合于对决策结果难于直接准确计量的场合.三层次分析法的步骤和方法•建立层次结构模型•构造判断（成对比较）矩阵•层次单排序及一致性检验•层次组合排序及一致性检验1.建立层次结构模型利用层次分析法研究问题时,首先要把与问题有关的各种因素层次化,然后构造出一个树状结构的层次结构模型,称为层次结构图.一般问题的层次结构图分为三层,如图所示.最高层为目标层O：问题决策的目标或理想结果,只有一个元素.中间层为准则层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,当准则多于9个时可分为若干个子层.最低层为方案层P：方案层是为实现目标而供选择的各种措施,即为决策方案.一般说来,各层次之间的各因素,有的相关联,有的不一定相关联；各层次的因素个数也未必一定相同．实际中,主要是根据问题的性质和各相关因素的类别来确定.重可以对最低层中的各种方案、措施进行排序,从而在不同的方案中作出选择或形成选择方案的原则.2.构造判断成对比较矩阵构造比较矩阵主要是通过比较同一层次上的各因素对上一层相关因素的影响作用．而不是把所有因素放在一起比较,即将同一层的各因素进行两两对比.比较时采用相对尺度标准度量,尽可能地避免不同性质的因素之间相互比较的困难.同时,要尽量依据实际问题具体情况,减少由于决策人主观因素对结果造成的影响.设要比较n 个因素n C C C ,,,21 对上一层如目标层O 的影响程度,即要确定它在O 中所占的比重.对任意两个因素i C 和j C ,用ij a 表示i C 和j C 对O 的影响程度之比,按1～9的比例标度来度量),,2,1,(n j i a ij =．于是,可得到两两成对比较矩阵n n ij a A ⨯=)(,又称为判断矩阵,显然0>ij a ,),,2,1,(,1,1n j i a a a ii ijji ===因此,又称判断矩阵为正互反矩阵．比例标度的确定：ij a 取1-9的9个等级,ji a 取ij a 的倒数,1-9标度确定如下： ij a = 1,元素i 与元素j 对上一层次因素的重要性相同； ij a = 3,元素i 比元素j 略重要； ij a = 5,元素i 比元素j 重要； ij a = 7, 元素i 比元素j 重要得多； ij a = 9,元素i 比元素j 的极其重要； 2ij a n =,1,2,3,4n =元素i 与j 的重要性介于21ij a n =-与21ij a n =+之间；1ij a n=,1,2,9n =当且仅当ji a n =.由正互反矩阵的性质可知,只要确定A 的上或下三角的2)1(-n n 个元素即可.在特殊情况下,如果判断矩阵A 的元素具有传递性,即满足),,2,1,,(n k j i a a a ij kj ik ==则称A 为一致性矩阵,简称为一致阵． 3. 层次单排序及一致性检验相对权重向量确定 1和积法取判断矩阵n 个列向量归一化后的算术平均值,近似作为权重,即),,2,1(111n i a a n w n j n k kjiji ==∑∑==类似地,也可以对按行求和所得向量作归一化,得到相应的权重向量. 2求根法几何平均法将A 的各列或行向量求几何平均后归一化,可以近似作为权重,即),,2,1(111111n i a a w nj nk nn j kj nij n j i =⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=∑∑∏∏====3特征根法设想把一大石头Z 分成n 个小块n c c c ,,,21 ,其重量分别为n w w w ,,,21 ,则将n 块小石头作两两比较,记j i c c ,的相对重量为),,2,1,(n j i w w a jiij ==,于是可得到比较矩阵111122221212n n n n n n w w w w w w w w w w w w A w w w w w w ⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦显然,A 为一致性正互反矩阵,记12(,,,)T n W w w w =,即为权重向量．且12111,,,n A W w w w ⎛⎫=⋅ ⎪⎝⎭则12111,,,n A W W W nW w w w ⎛⎫⋅=⋅= ⎪⎝⎭这表明W 为矩阵A 的特征向量,且n 为特征根．事实上：对于一般的判断矩阵A 有max A W W λ⋅=,这里)(max n =λ是A 的最大特征根,W 为m ax λ对应的特征向量．将W 作归一化后可近似地作为A 的权重向量,这种方法称为特征根法. 注：现有软件求得最大特征根与特征向量. 一致性检验通常情况下,由实际得到的判断矩阵不一定是一致的,即不一定满足传递性和一致性．实际中,也不必要求一致性绝对成立,但要求大体上是一致的,即不一致的程度应在容许的范围内．主要考查以下指标： 1一致性指标：1max --=n n CI λ．2随机一致性指标：RI ,通常由实际经验给定的,如表2-1.表2-1 随机一致性指标3一致性比率指标：RICICR =,当10.0<CR 时,认为判断矩阵的一致性是可以接受的,则m ax λ对应的特征向量可以作为排序的权重向量.此时()1max 111nij jnnj ii i iia wA W nw n w λ===⋅≈=∑∑∑其中(A )i W ⋅表示A W ⋅的第i 个分量. 4.计算组合权重和组合一致性检验 1组合权重向量设第1-k 层上1-k n 个元素对总目标最高层的排序权重向量为()1(1)(1)(1)(1)12,,,k Tk k k k n Wwww-----=第k 层上k n 个元素对上一层1-k 层上第j 个元素的权重向量为()(1)()()()121,,,,1,2,,k Tk k k k jj jn jk P p p pj n --==则矩阵1()()()()12,P ,,P k k k k k n P P -⎡⎤=⎣⎦是1-⨯k k n n 阶矩阵,表示第k 层上的元素对第1-k 层各元素的排序权向量．那么第k 层上的元素对目标层最高层总排序权重向量为()1()()(1)()()()(1)12()()()12,P ,,P ,,,k kk k k k k k k n Tk k k n W P W P W w w w---⎡⎤=⋅=⋅⎣⎦=或k k j n j k ij k in i w p wk ,,2,1,)1(1)()(1==-=∑- 对任意的2>k 有一般公式()()(1)(3)(2)(2)k k k W P P P W k -=⋅⋅⋅⋅>其中(2)W 是第二层上各元素对目标层的总排序向量． 2组合一致性指标设k 层的一致性指标为)()(2)(11,,,k nk k k CI CI CI - ,随机一致性指标为 )()(2)(11,,,k n k k k RI RI RI - 则第k 层对目标层的最高层的组合一致性指标为()1()()()()(1)12,,,k k k k k k n CI CI CI CI W --=⋅ 组合随机一致性指标为()1()()()()(1)12,,,k k k k k k n RI RI RI RI W --=⋅ 组合一致性比率指标为)3()()()1()(≥+=-k RICI CRCRk k k k 当10.0)(<k CR 时,则认为整个层次的比较判断矩阵通过一致性检验．四案例说明实例：人们在日常生活中经常会碰到多目标决策问题,例如假期某人想要出去旅游,现有三个目的地方案：风光绮丽的杭州1P 、迷人的北戴河2P 和山水甲天下的桂林3P .假如选择的标准和依据行动方案准则有5个景色,费用,饮食,居住和旅途.1.建立层次结构模型目标层 准则层2.构造判断矩阵1234511/2433217551/41/711/21/31/31/52111/31/5311C C A C C C ⎛⎫ ⎪⎪ ⎪= ⎪⎪ ⎪⎝⎭构造所有相对于不同准则的方案层判断矩阵 1相对于景色O 择旅游地P1桂林C1景色 C2费用C3居住C4饮食C5旅途P2黄山P3北戴河12345C C C C C 11231251/2121/51/2`1P B P P ⎛⎫ ⎪= ⎪⎪⎝⎭123P P P2相对于费用3相对于居住4相对于饮食5相对于旅途3. 层次单排序及一致性检验用matlab 求得判断矩阵A 的最大特征根与特征向量：max 5.073λ=,对应于max 5.073λ=的正规化的特征向量为：(2)(0.263,0.475,0.055,0.099,0.110)T W =判断矩阵1B 的最大特征值与特征向量max 3.005λ=(3)10.5950.2770.129W ⎛⎫ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭122311/31/8311/383`1P B P P ⎛⎫ ⎪= ⎪⎪⎝⎭123P P P 132********/31/3`1P B P P ⎛⎫ ⎪= ⎪⎪⎝⎭123P P P 14231341/3111/41`1P B P P ⎛⎫ ⎪= ⎪⎪⎝⎭123P P P 1523111/4111/4441P B P P ⎛⎫ ⎪= ⎪⎪⎝⎭123P P P判断矩阵2B 的最大特征值与特征向量max 3.002λ=(3)20.2360.682W ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭判断矩阵3B 的最大特征值与特征向量max 3λ=(3)30.4290.429,0.142W ⎛⎫ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭判断矩阵4B 的最大特征值与特征向量max 3.009λ=(3)40.6330.193,0.175W ⎛⎫⎪= ⎪ ⎪⎝⎭判断矩阵5B 的最大特征值与特征向量max 3λ=(3)50.1660.166.0.668W ⎛⎫ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭4.一致性检验对于判断矩阵A 进行一致性检验：max 5.07350.01825151nCI n λ--===--查表知平均随机一致性指标RI,从而可检验矩阵一致性：0.018250.0162950.11.12CI CR RI ===< 同理,对于第二层次的景色、费用、居住、饮食、旅途五个判断矩阵的一致性检验均通过.利用层次结构图绘出从目标层到方案层的计算结果：5.层次总排序各个方案优先程度的排序向量为：(3)(2)W W W =0.5950.0820.4290.6330.1660.3000.4750.2770.2360.4290.1930.1660.2460.0550.1290.6820.1420.1750.6680.4560.0990.110 ⎪⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪== ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭ ⎪ ⎪⎝⎭决策结果是首选旅游地为3P 其次为1P ,最后为2P . 五优点与缺点人们在进行社会的、经济的以及科学管理领域问题的系统分析中,面临的常常是一个由相互关联、相互制约的众多因素构成的复杂而往往缺少定量数据的系统.层次分析法为这类问题的决策和排序提供了一种新的、简洁而实用的建模方法.在应用层次分析法研究问题时,遇到的主要困难有两个： i 如何根据实际情况抽象出较为贴切的层次结构；ii 如何将某些定性的量作比较接近实际定量化处理.层次分析法对人们的思维过程进行了加工整理,提出了一套系统分析问题的方法,为科学管理和决策提供了较有说服力的依据.但层次分析法也有其局限性,主要表现在：i 它在很大程度上依赖于人们的经验,主观因素的影响很大,它至多只能排除思维过程中的严重非一致性,却无法排除决策者个人可能存在的严重片面性.ii 当指标量过多时,对于数据的统计量过大,此时的权重难以确定.AHP 至多只能算是一种半定量或定性与定量结合的方法.三、熵值法一熵值法的原理在信息论中,熵是对不确定性的一种度量.信息量越大,不确定性就越小,熵也就越小；信息量越小,不确定性越大,熵也越大.根据熵的特性,我们可以通过计算熵值来判断一个事件的随机性及无序程度,也可以用熵值来判断某个指标的离散程度,指标的离散程度越大,该指标对综合评价的影响越大. 二算法实现过程 1.数据矩阵m n nm n m X X X X A ⨯⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=1111其中ij X 为第i 个方案第j 个指标的数值. 2. 数据的非负数化处理由于熵值法计算采用的是各个方案某一指标占同一指标值总和的比值,因此不存在量纲的影响,不需要进行标准化处理,若数据中有负数,就需要对数据进行非负化处理.此外,为了避免求熵值时对数的无意义,需要进行数据平移：对于越大越好的指标：mj n i X X X X X X X X X X X nj j j nj j j nj j j ij ij ,,2,1;,,2,1,1),,,min(),,,max(),,,min(212121' ==+--=对于越小越好的指标：mj n i X X X X X X X X X X X nj j j nj j j ijnj j j ij,,2,1;,,2,1,1),,,min(),,,max(),,,max(212121' ==+--=为了方便起见,仍记非负化处理后的数据为ij X 3.计算第j 项指标下第i 个方案占该指标的比重),2,1(1m j XX P ni ijijij ==∑=4.计算第j 项指标的熵值1e 0,ln 10ln ,0,)log(*1≤≤=≥>-=∑=则一般令有关，与样本数。
运维服务绩效考核指标(3)
运维服务绩效考核指标一、绩效考核的重要性运维服务是企业信息技术部门中至关重要的一环，它负责确保系统的正常运行和数据的安全性。
因此，对运维团队成员的工作表现进行绩效考核，可以提高他们的工作效率和责任心，激励他们为企业的发展做出更大的贡献。
二、考核指标的制定为了能够准确衡量运维服务团队成员的工作表现，需要制定一套科学合理的考核指标。
以下是一些常用的考核指标：1. 问题解决速度：衡量运维人员解决各类技术问题时的响应速度和解决效率。
可以通过记录问题的提出时间和解决时间来评估。
2. 服务质量：考察运维人员对用户需求的满足程度。
可以通过用户满意度调查、问题解决反馈等方式进行评估。
3. 系统稳定性：评估运维人员对系统故障、漏洞等问题的处理能力，衡量系统的稳定性和安全性。
4. 项目管理能力：评估运维人员对项目的计划、执行和控制能力，以及对项目目标的实现情况。
5. 学习与创新能力：考察运维人员对新技术的学习和应用能力，以及是否能提出改进和优化的建议。
三、考核指标的权重确定在考核指标的制定过程中，需要确定每个指标的权重，以准确反映各个指标在整体绩效评估中的重要性。
权重的确定应该根据实际情况，结合运维团队的职责和目标来进行。
例如，问题解决速度和服务质量对于用户满意度和系统稳定性的影响较大，可以给予较高的权重；而项目管理能力和学习创新能力对整体绩效的影响较小，可以给予较低的权重。
四、考核结果的反馈与改进考核结果的反馈对于提升运维人员的工作动力和改进工作方法非常重要。
可以通过个别讨论、集体会议或定期汇报等形式，向运维团队成员提供绩效考核结果和具体的改进意见。
同时，应该鼓励运维人员参与绩效评估的讨论，收集他们对考核指标和方法的意见和建议，以不断完善考核制度，使其更加科学和公正。
总结：绩效考核对于运维服务团队的发展和提升至关重要。
通过科学合理地制定考核指标、确定权重，并积极采纳运维人员的反馈意见，可以不断优化考核制度，激励团队成员的积极性和创造力，达到更好的绩效表现。
考核结果的权重与计算方法
其他计算方法
总结词
除了上述三种方法外，还有许多其他的 计算方法可以用于考核结果的计算。
VS
详细描述
除了加权平均法、层次分析法和主成分分 析法外，还有许多其他的计算方法可以用 于考核结果的计算，如因子分析法、灰色 关联分析法、模糊综合评价法等。这些方 法各有优缺点，适用范围也不同，需要根 据具体情况选择合适的计算方法。
个人发展计划
根据考核结果，可以为员工制定个人发展计划，帮助员工提升技能和能力，实现个人职 业发展目标。
员工激励与福利政策
激励政策
考核结果可以作为员工激励政策的依据，通 过奖金、荣誉、晋升等多种方式激励员工提 高工作绩效。
福利政策
根据考核结果，企业可以制定相应的福利政 策，如提供晋升培训、健康保险、带薪休假 等福利，提高员工的工作积极性和满意度。
考核结果的权重与计算方法
汇报人：可编辑 2024-01-02
• 考核结果权重概述 • 考核指标体系 • 考核权重分配 • 考核结果计算方法 • 考核结果的应用
01
考核结果权重概述
权重定义
权重
表示某一指标或因素在整体评价中的 相对重要程度，通常 和评价，合理的权重分配能够客观反 映各项指标对整体考核的重要性。
公平公正
权重分配应客观、公正，避免主观偏见和利益冲突。
激励作用
权重分配应具有激励作用，鼓励员工努力达成更高的 绩效目标。
权重分配方法
历史数据法
根据历史数据和经验，确定各考核指标的权重 。
专家评估法
邀请专家对各项考核指标进行评估，确定相应 的权重。
目标完成法
根据组织目标的完成情况，动态调整考核指标的权重。
权重调整
定期调整
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基于三项考核指标权重参数确定模型及求解
有如下三项考核指标：A （如成绩）、B （如科技创新）、C （如思想道德），其权重分别为m ,n ,q ，且m +n +q =1，三项考核指标的取值范围在0到100之间，要求满足：50≤m A+n B+q C ≤100，则此时m ,n ,q 之间的值如何确定？
解：假设三个权重m ，n ，q 中任意一个是首先确定的（实际情况也是，比如确定科技创新的比重），此处n 为已知的，根据已知条件，可建立数学模型，列出以下关系式：
则根据上式，可解出关于m 的范围：
50(1)C B 100(1)C B A-C A-C
n n n n m ------≤≤(A ≥C) (1) 此时可确定q 的取值范围：
A(1)B 100(1)A B 50A-C A-C
n n n n q -+--+-≤≤(A ≥C) (2) 实际应用举例说明
举例1：A=60，B=70，C=50，n =0.2，则由式(1)得m 的范围为：-0.4≤m ≤4.6，但由题目知，0≤m ≤1，因此，可确定：0≤m ≤1，即m 取0到1之间的任何值时，q=1-m -n 时，m A+n B+q C 均满足在50到100之间，例如m =0，此时q =0.8，则m A+n B+q C=0.2*60+0.8*50=52≥50.
结论1：50<=A<=B<=C<=100，即A ，B ，C 取值都大于50时，无论m ,n ,q 取何值，总满足m A+n B+q C ≥50.
举例2：A=60, B=40,C=50，n =0.3，则由式(1)得m 的范围为：0.3≤m ≤6.2，但因为0≤m ≤1，因此，可确定0.3≤m ≤1，由式（2）可得，0≤q ≤0.4，m A+n B+q C 均满足在50到100之间，例如m =0.4，此时q =0.3，则m A+n B+q C=0.4*60+0.3*40+0.3*50=51≥50,也满足条件。
结论2：当A，B，C有一个取值小于50时，则需要由式（1）计算，确定m范围。
举例3：A=60, B=40,C=40，n=0.3，则由式(1)得m的范围为：0.5≤m≤3，但因为0≤m≤1，因此，可确定0.5≤m≤1，由式（2）可得，0≤q≤0.2，m A+n B+q C均满足在50到100之间，例如m=0.6，此时q=0.1，则m A+n B+q C=0.6*60+0.3*40+0.1*50=53≥50,也满足条件。
结论3：当A，B，C有二个取值小于50时，则也需要由式（1）计算，确定m，n参数范围。
结论4：当A，B，C有三个取值均小于50时，则无论m，n，q取何值，均不满足m A+n B+q C≥50条件。