医药信息分析与决策--第6章多指标决策2

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医药批发销售的数据分析与决策优化

医药批发销售的数据分析与决策优化

医药批发销售的数据分析与决策优化随着医药行业的迅速发展和竞争的加剧,医药批发销售的数据分析和决策优化变得尤为重要。

通过深入分析销售数据,销售人员可以更好地了解市场需求、客户行为和竞争对手情况,从而制定更准确的销售策略和决策,提高销售业绩和市场竞争力。

一、数据分析在医药批发销售中的意义数据分析是指通过收集、整理、分析和解释大量的销售数据,以发现潜在的商业机会、市场趋势和客户行为规律。

在医药批发销售中,数据分析的意义体现在以下几个方面:1. 市场需求分析:通过分析销售数据,可以了解不同产品在不同地区和不同时间段的销售情况,进而预测市场需求的变化趋势。

基于这些数据,销售人员可以及时调整产品的供应和库存,以满足市场需求,避免过剩或缺货的情况发生。

2. 客户行为分析:通过分析客户的购买历史、购买偏好和购买频率等数据,可以深入了解客户的需求和行为习惯。

销售人员可以根据这些数据,制定个性化的销售策略,提供更准确的产品推荐和服务,增强客户的黏性和忠诚度。

3. 竞争对手分析:通过分析竞争对手的销售数据,可以了解他们的市场份额、产品定位和销售策略等信息。

销售人员可以根据这些数据,制定相应的竞争策略,提高产品的差异化竞争优势,争取更多的市场份额。

二、医药批发销售数据分析的方法和工具为了有效地进行医药批发销售数据分析,销售人员可以采用以下方法和工具:1. 数据收集和整理:销售人员需要收集和整理销售数据,包括销售额、销售量、客户信息、产品信息等。

可以通过销售系统、客户关系管理系统(CRM)和企业资源计划系统(ERP)等工具进行数据的收集和整理。

2. 数据可视化:通过数据可视化工具,如数据仪表盘、图表和报表等,将销售数据以直观的方式展示出来,帮助销售人员更好地理解和分析数据。

常用的数据可视化工具包括Tableau、Power BI等。

3. 数据挖掘和统计分析:通过数据挖掘和统计分析方法,销售人员可以发现数据中的隐藏规律和关联性。

多准则决策分析在药品管理领域中的应用研究进展贾米

多准则决策分析在药品管理领域中的应用研究进展贾米

多准则决策分析在药品管理领域中的应用研究进展贾米发布时间:2023-05-10T08:01:47.957Z 来源:《教育学文摘》2023年5期作者:贾米[导读] 随着医药行业的不断发展,新兴卫生技术不断涌现,决策者往往需要从多维度评估和衡量卫生技术的价值,在不同的价值组合中进行权衡取舍,从而做出最优选择。

而医药卫生决策中涉及的许多问题往往都受到不同利益相关者价值取向的影响,具有不确定性,单纯靠经验法则进行决策,结果多由于过程中存在的主观性和不透明性而不尽如人意。

多准则决策分析(MCDA)是一种能够帮助决策者系统地考虑各种影响因素,指导决策者和相关利益主体之间进行商议和沟通,并产生最终决策的辅助工具。

由于MCDA方法和应用的多样性及灵活性,现已经被应用于各行业的决策过程中,但其在我国药品管理领域的应用价值未得到充分认识。

重庆交通职业学院重庆江津区 402247摘要:随着医药行业的不断发展,新兴卫生技术不断涌现,决策者往往需要从多维度评估和衡量卫生技术的价值,在不同的价值组合中进行权衡取舍,从而做出最优选择。

而医药卫生决策中涉及的许多问题往往都受到不同利益相关者价值取向的影响,具有不确定性,单纯靠经验法则进行决策,结果多由于过程中存在的主观性和不透明性而不尽如人意。

多准则决策分析(MCDA)是一种能够帮助决策者系统地考虑各种影响因素,指导决策者和相关利益主体之间进行商议和沟通,并产生最终决策的辅助工具。

由于MCDA方法和应用的多样性及灵活性,现已经被应用于各行业的决策过程中,但其在我国药品管理领域的应用价值未得到充分认识。

关键词:多准则决策分析;药品管理领域;应用研究引言获益风险评价(benefit-risk assessment)贯穿于药品的整个生命周期,制药公司和监管机构可以定期监测药品的效益—风险平衡、确定效益是否大于风险,并采取有针对性的措施提高收益风险评估方法的收益分成定性和定量两类,在缺乏数据的情况下,这可能是唯一的选择,评价过程过于主观和不透明,往往会导致评价的重复性、客观性和可靠性方面的问题,随着药物风险管理理念的日益增强,具体指标、流程的透明度和可靠的量化评价的重要性也随之提高。

药品销售的销售数据分析与决策支持

药品销售的销售数据分析与决策支持

药品销售的销售数据分析与决策支持随着人们对健康意识的增强,药品销售市场越来越庞大,数据分析成为药品企业决策制定的重要依据。

本文将就药品销售的销售数据分析及其对决策支持的作用进行探讨。

一、销售数据的搜集与整理为了进行有效的数据分析和决策支持,首先需要对药品销售数据进行搜集和整理。

药品销售数据主要包括销售额、销售量、销售区域、销售渠道、销售人员等信息。

这些数据可以通过企业内部的销售系统进行记录和收集,也可以通过市场调研等方式取得外部数据。

搜集到的数据需要进行整理和清洗,去除无效或错误数据,保证数据的准确性和完整性。

二、药品销售数据的分析方法药品销售数据分析可以采用多种方法,以下介绍几种常见的分析方法:1. 时间序列分析:通过对时间维度的数据进行分析,发现销售数据的规律性和趋势性。

比如通过季节性销售波动的分析,可以确定在不同季节和假日期间的销售策略,提高销售效益。

2. 区域分析:将销售数据按照不同地区进行划分,比较不同地区的销售情况和趋势。

可以分析销售业绩较好的地区,进一步深入了解该地区的市场需求和竞争状况,指导销售策略的制定。

3. 渠道分析:将销售数据按照不同销售渠道划分,比较各个渠道的销售量和销售额。

可以通过分析销售渠道的利润贡献和销售效率,优化渠道资源配置,提高销售业绩。

4. 产品分析:将销售数据按照不同药品产品进行分析,比较各个产品的销售情况和市场份额。

可以根据产品的销售数据和市场需求情况,调整产品结构,提升核心产品的市场竞争力。

三、数据分析对决策的支持作用药品销售数据分析对企业的决策制定提供了重要的支持,具体体现在以下几个方面:1. 销售策略制定:通过对销售数据的分析,可以深入了解市场需求和客户需求,确定公司的销售目标和策略。

比如根据销售数据分析结果,可以调整产品定价策略,拓展新的销售渠道,优化销售团队的人员配置等。

2. 市场预测与趋势分析:通过对销售数据的时间序列分析,可以预测市场未来的趋势和变化,为企业制定长期发展规划提供依据。

第二讲_多属性决策分析

第二讲_多属性决策分析

0.3727
0.5217 0.3727

【例1】解: 第三步,进行标准化处理
2. 线性比例变换法
0.8

Y
(yi)j 46

1

0.72 0.88
0.5556 1
0.7407 0.6667
3. 极差变换法
0.9524 0.8571
1 0.9524
0.8182 0.6923
1 当fi比f j重要时
aij

0.5 当f
i与f
同样重要时
j

0 当fi比f j不重要时
显然: aii 0.5, aij a ji 1
注意:评分时应满足比较的传递性,即若f1比f2 重要, f2又比f3重要,则f1比f3重要。
决策指标权重的确定
几种常用的确定指标权重的方法
评分 总计
4
权重 wi 2/9
1.5 1/12
1.5 1/12
1.5 1/12
4 2/9 5.5 11/36
几种常用的确定指标权重的方法
2. 连环比率法(属于主观赋权法) 将所有指标以任意顺序排列,不妨设为: f1,
f2, …, fn。 从前到后,依次赋以相邻两指标相对重要程
度的比率值。指标fi与fi+1比较,赋以指标fi以 比率值ri (i=1,2,…,n-1)
分值kn=1,根据比率值ri计算各指标的修正
评分值: ki=ri·ki+1
(i=1,2,…,n-1)
归一化处理,求出各指标的权重系数值。即
wi
ki
n
(i 1,2, n)
ki
i 1
【例3】确定例1中6个指标的权重

医药财务指标分析报告(3篇)

医药财务指标分析报告(3篇)

第1篇一、前言随着我国医药行业的快速发展,市场竞争日益激烈,企业如何通过财务指标分析来了解自身的经营状况,优化资源配置,提高盈利能力,成为企业可持续发展的重要课题。

本报告通过对某医药企业的财务指标进行分析,旨在揭示其经营状况,为企业的决策提供参考。

二、企业概况某医药企业成立于2000年,主要从事药品的研发、生产和销售。

经过多年的发展,企业已形成较为完善的产业链,产品涵盖化学药品、生物药品等多个领域。

截至2020年底,企业拥有员工500余人,资产总额10亿元,年销售收入30亿元。

三、财务指标分析1. 盈利能力分析(1)毛利率毛利率是企业盈利能力的重要指标,反映了企业在销售过程中扣除成本后的盈利水平。

近年来,该企业毛利率波动较大,2020年毛利率为33.2%,较2019年下降2.8个百分点。

这主要由于原材料价格上涨、市场竞争加剧等因素导致。

(2)净利率净利率是企业净利润与销售收入之比,反映了企业的整体盈利能力。

2020年,该企业净利率为9.6%,较2019年下降0.8个百分点。

这表明企业在收入增长的同时,净利润增长速度放缓。

2. 运营能力分析(1)应收账款周转率应收账款周转率反映了企业收回应收账款的能力。

2020年,该企业应收账款周转率为6.2次,较2019年提高0.5次。

这表明企业在加强应收账款管理方面取得了一定成效。

(2)存货周转率存货周转率反映了企业存货的周转速度,是衡量企业运营效率的重要指标。

2020年,该企业存货周转率为3.5次,较2019年提高0.3次。

这表明企业在存货管理方面有所改善。

3. 偿债能力分析(1)流动比率流动比率反映了企业短期偿债能力。

2020年,该企业流动比率为2.1,较2019年提高0.2。

这表明企业在短期偿债能力方面有所增强。

(2)速动比率速动比率反映了企业扣除存货后的短期偿债能力。

2020年,该企业速动比率为1.8,较2019年提高0.1。

这表明企业在扣除存货后的短期偿债能力有所提高。

医药健康大数据分析与决策支持

医药健康大数据分析与决策支持

医药健康大数据分析与决策支持第一章:引言在当今数字化时代,大数据正逐渐成为众多行业的核心资源。

医药健康领域也不例外。

医药健康大数据分析涉及海量的医学、生物、健康等领域数据,通过对这些数据进行深入挖掘和分析,可以为决策者提供科学的决策支持。

本章将介绍医药健康大数据分析的背景和意义。

第二章:医药健康大数据的收集和存储2.1 数据源多样性医药健康大数据的来源非常广泛,包括临床医疗记录、医学实验数据、健康监测数据、基因组学数据等。

这些数据来源的多样性为医药健康大数据分析提供了丰富的信息资源。

2.2 数据质量与隐私保护医药健康大数据的质量和隐私保护是进行分析的重要前提。

因此,收集和存储阶段需要确保数据的准确性和完整性,并采取相应的隐私保护措施,以保证数据的安全性和合规性。

第三章:医药健康大数据的处理与分析方法3.1 数据清洗与加工医药健康大数据往往存在数据不完全、冗余和噪声等问题,在数据处理过程中需要进行数据清洗和加工,以提高数据质量和准确性。

3.2 数据挖掘与建模数据挖掘和建模是医药健康大数据分析的关键环节。

通过运用统计学和机器学习等方法,对大数据进行模式识别、预测和分类等操作,从而发现隐藏在数据背后的知识和规律。

第四章:医药健康大数据的应用与决策支持4.1 个体化医疗与药物研发医药健康大数据分析可以为个体化医疗和精准药物研发提供有力支持。

通过分析个人基因组数据、临床数据等,可以为每个患者提供个体化的治疗方案,从而提高治疗效果和降低治疗风险;同时,医药健康大数据还可以加速新药研发过程,提高研发效率和成功率。

4.2 疾病监测与预警通过对医药健康大数据的分析,可以实现对疾病的监测和预警。

通过分析社交媒体、搜索引擎等数据,可以实时掌握疾病爆发的情况,从而及时采取相应的措施来防范和控制疾病传播。

4.3 医疗资源配置与政策制定医药健康大数据分析还可以为医疗资源的合理配置和政策制定提供科学依据。

通过分析医院就诊数据、医疗服务需求等,可以更好地理解和研究患者的健康需求,优化医疗资源的分配和利用,以及制定更加科学、精细的医疗政策。

《医学高等数学》课件 第九章 临床决策分析

《医学高等数学》课件  第九章  临床决策分析
总数的40% ,乙处将拥有出租汽车总数的13% ,丙处
将拥有出租汽车总数的47%.因此,汽车保修厂选在丙
处设立较适宜.
例3 一个病人患某种疾病,该疾病可表现为4个病型:1 、 2 、3 和4 ;医生可
以采取下述5种治疗方法中的一种:放射疗法(1 )、化学疗法(2 )、手术疗法
(3 )、药物疗法(4 )和针灸疗法(5 ) 已知此疾病表现为各种病型的概率

= ෍


=1
计算每个行动方案的期望值,加以比较后,再由决策目标的要求选择期望值最大(或最小)的那个方
案,即最优方案.如果矩阵决策表中的元素 是损益值,且决策目标是收益最大,则采取期望值最大的行
动方案.如果 是损失值,决策目标又是使损失最小,则应选取期望值最小的行动方案.若遇两个方案
= 1;
将四个要素中的各种数据制成表, 就称为矩阵决策表.
例1 考虑临床检验中最简单的情况,检验只有两个结果:阳性(T)和阴性( );相应
的诊断也有两种结果:有某种疾病(D)和无某种疾病( ).综合考虑共有四种可能的组合:
(T,D)、(T,)、( ,D)和( ,),分别被称为真阳性、假阳性、假阴性及真阴
策效果的客观因素不确定,这类决策存在风险,所以又被称为风险型决策方法.
在医疗实践中常常遇到的就是风险型决策问题.
常用的概率型决策方法有: 最大概率法、 期望值法、 边际分析法、 连续变量问题的决
策法等。
风险型决策问题要具备下列五个条件:
第一,存在着决策人企图达到的一个明确目标;
第二,存在着决策人可以选择的两个以上的行动方案;
的,如果该公司想选择一处设立汽车保修厂,问设于何处较适宜?
解 将还车概率看作设立汽车保修厂的损益值,则有

医药代表的销售数据分析与决策

医药代表的销售数据分析与决策

医药代表的销售数据分析与决策随着医药市场竞争的日益激烈,医药代表的销售数据分析与决策显得尤为重要。

通过对销售数据的准确分析,医药代表可以更好地了解市场需求,优化销售策略,提高销售业绩。

本文将针对医药代表的销售数据分析与决策进行探讨。

1. 销售数据的收集与整理销售数据的收集是进行销售数据分析的第一步。

医药代表可以通过现代信息技术手段,如CRM系统、销售软件等,将销售数据进行自动化收集。

销售数据包括产品销售量、销售额、客户信息等。

其次,对收集到的销售数据进行整理,可以按照时间、地区、产品类别等进行分类,以便后续的数据分析。

2. 数据分析指标的选择在进行销售数据分析时,医药代表应该选取合适的分析指标来进行分析。

常用的销售数据分析指标包括销售增长率、市场份额、销售渠道效益等。

销售增长率能够反映产品销售的增长速度,市场份额可以评估产品在市场中的竞争地位,销售渠道效益可以衡量不同销售渠道的销售业绩。

医药代表在选择指标时,应根据实际情况进行灵活调整,以便更准确地了解销售情况。

3. 销售数据的趋势分析通过对历史销售数据的趋势分析,医药代表可以了解产品销售的发展趋势,并进行战略决策。

趋势分析可以通过线性回归、移动平均法等方法实现。

线性回归可以通过拟合销售数据的趋势线,来预测未来销售的趋势。

移动平均法则根据过去一段时间的销售数据,计算出平均销售量,以反映产品销售的整体变化趋势。

医药代表可以根据趋势分析结果,调整销售策略,提前应对市场变化。

4. 销售数据的比较分析比较分析是医药代表进行销售数据分析时常用的方法之一。

医药代表可以将不同时间段、不同地区的销售数据进行对比,找出销售数据的差异,并分析差异产生的原因。

比如,医药代表可以比较不同销售地区的市场份额,以了解产品在不同地区的销售情况;也可以比较不同时间段的销售增长率,以判断产品销售的发展趋势。

比较分析能够帮助医药代表找出销售数据的薄弱环节,进而制定相应的销售策略。

5. 数据驱动的决策销售数据的分析为医药代表提供了决策的依据。

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6.3 决策指标权重的确定
确定指标权重的方法: 1. 主观赋权法 主观赋权法:由决策者根据自己的主观经验和判断直接赋权的方法。
主要有德尔菲法(Delphi)、相对比较法和特征向量法等。
主观赋权法反映了决策者的主观判断或直觉,但可能受到决策者的知识结构、工作经验及 偏好的影响,具有随意性,再现性差。
的相对激烈程度。 信息熵越小,说明在此问题中该指标提供的有用信息越多,所以应赋予该指标更大的权重;
反之,其权重也就越小。
6.3 决策指标权重的确定
6.3.3 熵值法 计算步骤如下: 1. 将决策矩阵A = [aij]mn 标准化,得出标准化矩阵R=[rij] mn。 2. 对标准化矩阵进行归一化处理
6.3 决策指标权重的确定
2. 客观赋权法 客观赋权法:是根据决策矩阵提供的客观信息(指标值),通过建立某种数学模型计算出
权重的方法,主要有熵值法、主成分分析法等。 客观赋权法通常基于完善的数学理论,但指标信息数据的采集难免受到随机干扰,也忽视
了决策者的主观信息,可能与指标的实际重要性程度不完全符合。
6.2 决策指标的标准化处理
6.2.2 不同量纲指标的标准化 【例6-3】对例6-2中量化后的决策矩阵进行标准化处理。 解:治疗时间(x1)、治疗费用(x2)和副作用(x6)为成本型指标,治疗效果(x3)、根治
程度(x4)、耐受性(x5)和安全性(x7)是效益型指标。 (1)向量归一化法
0.7007 .91601.25900.20504.55903.77007 .7168
X2
0.7
0.5
0.3 0.2
0.4
0.3
X3
0.8
0.7
0.5 0.4
0.6
0.5
X4
0.9
0.8
0.6 0.5
0.7
0.6
X5
0.6
0.4
0.4 0.3
0.5
0.3
X6
0.7
0.7
0.5 0.4
0.7
0.5
X7
0.9
0.9
0.7 0.6
0.9
0.7
X7 评分总值
0.1
1.9
0.1
2.5
0.3
3.8
经过标准化处理后得到的标准化矩阵为
Aaijmn

Rrij mn
rij
a ij
m
a
2 ij
i1
6.2 决策指标的标准化处理
6.2.2 不同量纲指标的标准化
2. 线性比例变换法
简单方法就是将某个指标值与其最优值进行比较。


,
对于效益a型j指标:m 1im aaxij 0 aj 1m im ianij 0
ww-w, ( 1im , 1jn) 对定要偏求差。较ij最大终的得权到重i一估j组计指值标,j权再重请的第估i个计专平家均重修新正估值计。wij。如此反复操作,直到偏差满足一
6.3 决策指标权重的确定
6.3.1 德尔菲法 德尔菲法具有以下特征: 1. 资源利用的充分性。
由于吸收不同的专家与预测,充分利用了专家的经验和学识;
Rrij370.70701 0.6706.57903.77603.74007 .5148
0 0.2704.67706.77603.245405 0.329
6.2 决策指标的标准化处理
6.2.2 不同量纲指标的标准化 【例6-3】对例6-2中量化后的决策矩阵进行标准化处理。 (2)线性比例变换法
效益型指标,这类指标的值越大越好; 成本型指标,这类指标的值越小越好; 固定型指标,指标值越接近某个固定值越好; 区间型指标,指标值越接近某个固定区间(包括落入该区间)越好; 偏离型指标,指标值越偏离某个固定值越好。
6.1.2 多指标决策的特点
指标之间的矛盾性:某一指标的完善往往会损害其他指标的实现,即改进某一指标值可能 会使其他指标值变坏。
在不考虑专家的权威程度时,对m个专家给出的权重估计值进行平均,得出一组估计平均
值:
w i1 ,w i2 ,.w .i,j..,w .in .,(1 ≤ i ≤ m)
wj m 1im 1wij,( 1jn)
6.3 决策指标权重的确定 6.3.1 德尔菲法 计算每一个估计值和其估计ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ均值的偏差:
然后再进行综合处理得出每个指标初步的权重。若不满足一定的要求,再将这一轮的结果 反馈给各位专家以供参考,进一步咨询,可以重复多轮,直至最终得出满意的结果。
6.3 决策指标权重的确定
6.3.1 德尔菲法 设有n个决策指标xj(1≤j ≤ n),向m个专家进行咨询,每个专家确定一组指标权重估
计值为:
6.2 决策指标的标准化处理
6.2.2 不同量纲指标的标准化 指标的标准化:将不同量纲和数量级的指标通过适当的变换,转换为无量纲的标准化指标。 决策矩阵的标准化方法
向量归一化法 线性比例变换法 极差变换法
6.2 决策指标的标准化处理
6.2.2 不同量纲指标的标准化
设决策矩阵 1. 向量归一化法
0.4
4.5
0.1
2.6
0.3
3.8
0.5
5.2
权重wi 0.0782 0.1029 0.1564 0.1852 0.1070 0.1564 0.2140
6.3 决策指标权重的确定
6.3.3 熵值法 熵值法是一种客观赋权法,它依据各指标值所包含的信息量的大小来确定指标权重。 计算决策矩阵得到熵权,在给定方案集和确定指标的情况下,能表示各指标在竞争意义上
医药信息分析与决策--第6章多指标决策2
内容提要
多指标决策(Multiple Attribute Decision Making)MADM) 多属性决策或有限方案的多目标决策。 是现代信息分析与决策科学中的一个重要组成部分。 在社会、经济、管理、医药卫生等诸多领域有着广泛的应用。
在医药卫生领域,类似的问题有 医疗机构/科室工作评价 医疗方案选择 临床疗效比较等。
定性指标9级量化表
等级 分值
很低 低 一般 高 很高
1
3
5
7
9
定性指标5级量化表
6.2 决策指标的标准化处理 6.2.1 定性指标的量化 【例6-2】对例6-1中的阑尾炎治疗问题的定性指标进行量化。 量化后的决策矩阵为:
3 10003 3 7 5 7 A3 45007 7 9 5 5
7 35007 9 3 7 3
在解决这些问题时,往往要同时考虑多项指标,而不是简单地由一两个指标来反映。
本章重点
多指标决策问题的表示模型 指标的标准化处理方法 决策指标的权重确定方法 简单线性加权法和理想解法
6.1 多指标决策概述
多指标决策是指利用已有的决策信息,通过一定的方式对一组(有限个)备选方案进行偏 好决策,如选择、排序、评价等。
令归一化处理后的矩阵为P=[pij] mn,其中
p ij
r ij
m
rij
i1
6.3 决策指标权重的确定
6.3.3 熵值法 3. 计算各个指标的熵值
第j个指标的熵值为:
其中,
m
ej -k pijlnpij i1
k ( l n) m - 10, ej 0
6.3 决策指标权重的确定
6.3.3 熵值法 4. 计算各个指标的差异度
指标值的差异越大,对方案评价的作用越大,熵值就越小。差异度为:
5. 确定指标权重 第j个指标的权重为:
gj 1-ej
w j
gj
n
gj
j1
6.3 决策指标权重的确定 6.3.3 熵值法 【例6-5】用熵值法确定例6-1中阑尾炎治疗问题各个评价指标的权重。 解:(1)阑尾炎治疗问题的线性比例变换后的标准化矩阵为:
6.3 决策指标权重的确定
3. 组合赋权法 由于主、客观赋权法各有利弊,实际应用中应该有机结合。已有不少学者提出了综合主、
客观赋权的组合赋权法,主要有 方差最大化赋权法、
组合目标规划法、 最佳协调赋权法、 基于熵的线性组合赋权法等。
6.3 决策指标权重的确定
6.3.1 德尔菲法 德尔菲法(Delphi):又称专家咨询法,是一种主观赋权法。 选择若干专家组成评判小组,各专家独立(匿名)给出一组权重,形成一个权重评判矩阵,
当xi比xj重要时 当xi与xj同样重要 当xi没有 xj重要时
n
w ij
wi
j1 nn
w ij
i1 j1
6.3 决策指标权重的确定
6.3.2 相对比较法 【例6-4】对阑尾炎治疗问题,用相对比较法确定7个决策指标的权重。
X1
X2
X3
X4
X5
X6
X1
0.5
0.3
0.2 0.1
0.4
0.3
并将评分值记入表中相应位置,再将各指标评分值按行求和,得到评分总和;最后,进行 归一化处理,求得各指标的权重。
6.3 决策指标权重的确定
6.3.2 相对比较法 设有n个决策指标xj(1≤ j ≤ n),两两相互比较评分,其分值设为,则有:
,(0.51),
w 指i标jxi的权0重.为5:,
, (00.5),
通常将描述程度划分为9个或5个级别。 一般取0~10间的整数,每个级别赋予适当分值。 极端值0和10通常不用,留给极特殊的情况使用。 定性指标的量化不改变指标的性质。
6.2 决策指标的标准化处理 6.2.1 定性指标的量化
等级 分值
最低 1
很低 2
低 较低
3
4
一般 5
较高 6
高 很高
7
8
最高 9
对于成本型指标:
rij
a ij
a
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