主导产业选择方法
主导产业选择标准
主导产业选择标准一、市场潜力市场潜力是主导产业选择的首要标准。
应选择具有较大市场规模和增长潜力的产业，以实现产业的持续发展和经济效益的最大化。
在评估市场潜力时，应考虑以下因素：1.市场需求规模：评估产业当前和未来的市场需求规模，以及市场增长趋势。
2.市场份额：评估产业在市场中的竞争地位和市场份额，以及提升市场份额的潜力。
3.消费者行为：分析消费者对产业产品的需求和购买行为，以及消费者对产业发展的影响。
二、技术创新技术创新是主导产业发展的重要驱动力。
应选择具有较强技术创新能力、能够引领产业技术进步的产业，以实现产业的升级和可持续发展。
在评估技术创新时，应考虑以下因素：1.技术水平：评估产业技术水平和创新能力，以及在产业链中的地位和作用。
2.研发投入：评估产业在技术研发方面的投入和创新能力，以及研发投入对产业发展的影响。
3.技术转化能力：分析产业将技术转化为产品和服务的能力，以及技术转化对产业发展的影响。
三、产业链完整产业链完整是主导产业发展的基础。
应选择具有完整产业链条、能够实现产业链上下游协调发展的产业，以实现资源的优化配置和经济效益的最大化。
在评估产业链完整时，应考虑以下因素：1.产业链结构：分析产业从原材料到最终产品的整个生产链条，以及各环节之间的衔接和协调性。
2.产业关联度：评估产业与其他产业的关联程度和带动效应，以及产业发展的潜力。
3.产业集中度：分析产业的集中度和发展趋势，以及产业集中对产业发展的影响。
四、资源优势资源优势是主导产业发展的保障。
应选择具有独特资源优势、能够实现资源有效利用和可持续发展的产业，以实现产业的可持续发展和长期竞争力。
在评估资源优势时，应考虑以下因素：1.自然资源：分析产业所在地区的自然资源禀赋和利用潜力，以及自然资源对产业发展的影响。
2.人力资源：评估产业人力资源的数量和质量，以及人力资源对产业发展的影响。
3.信息资源：分析产业信息资源的获取和利用能力，以及信息资源对产业发展的影响。
浅析农业区域经济开发中主导产业的选择
浅析农业区域经济开发中主导产业的选择
农业区域经济发展的主导产业选择是农业区域经济发展的核心问题之一。
合适的主导产业选择可以有效推动农业区域经济的发展，提高农民的收入水平，促进农村社会稳定，实现农业现代化。
主导产业的选择应该与当地资源禀赋相匹配。
不同地区的资源禀赋差异很大，要根据当地的土地、气候、水资源、人力资源等特点，选择适合的农业主导产业。
资源丰富的地区可以发展特色农产品种植、畜禽养殖等，资源缺乏的地区可以发展农产品加工、农业科技服务等。
主导产业的选择要考虑市场需求和竞争情况。
主导产业应该有稳定的市场需求，能够满足市场对农产品的需求。
还要考虑竞争情况，避免选择过于激烈的市场竞争。
在选择主导产业时，可以通过市场调研、产业链分析等方式，综合考虑市场需求和竞争状况。
主导产业的选择还应考虑农民的技术水平和市场风险承受能力。
不同农民的技术水平和市场风险承受能力有差异，要根据农民的实际情况，选择适合的主导产业。
对于技术水平较高的农民，可以选择技术密集型的主导产业，如农业科技服务、农产品加工等；对于技术水平较低的农民，可以选择劳动密集型的主导产业，如农产品种植、畜禽养殖等。
主导产业的选择还应考虑环境保护和可持续发展。
在选择主导产业时，要充分考虑环境保护和资源可持续利用的问题，避免过度开发和过度利用资源，切实保护生态环境，实现农业的可持续发展。
农业区域经济发展的主导产业选择是一个复杂的问题，需要综合考虑资源禀赋、市场需求、竞争状况、农民的技术水平和市场风险承受能力、环境保护等多个因素。
还要注重产业链的延伸和完善，提高附加值和竞争力，推动农业区域经济的可持续发展。
主导产业的选择标准
主导产业的选择标准？
答：主导产业的选择标准主要包括以下几个方面：
1. 技术进步率：主导产业应具有较高的技术进步率，能够引领和推动整个产业结构的技术升级和创新发展。
2. 增长率：主导产业应具有较高的增长率，能够带动整个经济的快速发展，提升地区的经济实力和竞争力。
3. 感应度系数和影响力系数：主导产业应具有较高的感应度系数和影响力系数，即对其他产业有较强的前向、后向和侧向关联效应，能够拉动和促进其他产业的发展。
4. 带动就业能力：主导产业应具有较强的带动就业能力，能够提供更多的就业机会，促进城乡劳动力转移和就业结构调整。
5. 可持续发展能力：主导产业应具有可持续发展能力，符合绿色、环保、低碳的发展趋势，有利于资源节约、环境友好型社会的建设。
6. 市场需求和竞争优势：主导产业应具有广阔的市场需求和竞争优势，能够满足国内外市场的多样化需求，提升地区产品的市场份额和竞争力。
在选择主导产业时，需要综合考虑以上标准，并结合地区的
实际情况和发展阶段，选择具有比较优势和潜力的产业作为主导产业，推动地区经济的持续、健康、快速发展。
浅析农业区域经济开发中主导产业的选择
浅析农业区域经济开发中主导产业的选择随着农业技术的不断发展和农村经济的不断壮大，农业区域经济的开发已经成为许多地方政府和企业关注的焦点。
在农业区域经济开发中，选择合适的主导产业是至关重要的。
主导产业的选择将直接影响到农业区域经济的规模和发展速度。
那么，在选择主导产业时，应该考虑哪些因素呢？本文将对此进行浅析。
需要考虑的是当地的资源禀赋和区位优势。
每个地方都有其独特的资源禀赋和区位优势，而主导产业的选择应该充分利用当地的资源和优势。
一些地方的土地肥沃适宜种植粮食作物，而另一些地方则适宜发展畜牧业。
一些地方可能地处交通要道，适合发展物流和加工制造业。
选择主导产业时，需要充分考虑当地的资源禀赋和区位优势，选择能够充分利用这些优势的产业。
需要考虑的是市场需求和产业前景。
选择主导产业时，不仅需要考虑当地的资源禀赋和区位优势，还需要充分考虑市场需求和产业前景。
近年来随着人们生活水平的提高和消费观念的转变，对有机农产品的需求不断增加，因此发展有机农业成为了一些地方的主导产业。
又随着互联网的普及和电子商务的快速发展，一些地方选择发展电子商务和物流产业作为主导产业，取得了良好的经济效益。
在选择主导产业时，需要不断关注市场需求和产业前景，选择有利于当地经济发展和市场竞争的产业。
需要考虑的是农业区域的产业配套和产业互补。
农业区域的经济发展需要形成完整的产业链和产业体系，而主导产业的选择应该与当地现有产业进行配套和互补。
一些地方发展水稻种植作为主导产业，同时加强水稻的加工和销售，形成完整的水稻产业链。
又一些地方发展畜牧业作为主导产业，同时加强畜产品的加工和销售，形成完整的畜产品产业链。
在选择主导产业时，需要充分考虑当地产业的配套和互补，选择有利于形成完整产业链和提高经济效益的产业。
需要考虑的是环保和可持续发展。
在选择主导产业时，需要充分考虑环保和可持续发展的因素。
一些地方选择发展煤炭和化工产业作为主导产业，虽然可以取得一定的经济效益，但却可能造成严重的环境污染。
浅析农业区域经济开发中主导产业的选择
浅析农业区域经济开发中主导产业的选择中国是农业大国，农业在中国的经济中具有举足轻重的地位，因此在农业区域经济开发中选择主导产业是至关重要的。
主导产业的选择不仅关乎地区经济的发展方向，更关乎当地农民的生活水平和整体经济的发展速度。
本文将浅析农业区域经济开发中主导产业的选择，在不同地区对主导产业的选择进行分析，并提出一些建设性的意见和建议。
主导产业的选择应该基于地区的资源禀赋和优势。
不同地区的资源条件和气候环境都不尽相同，应该根据当地的资源禀赋和气候环境来选择主导产业。
适合发展水稻种植的地区应该把稻米产业作为主导产业，而适合种植水果的地区则应该以水果产业为主导产业。
只有通过充分发挥当地资源和环境的优势，才能使主导产业发展更具竞争力，更有发展潜力。
主导产业的选择应当考虑当地农民的生计问题。
在农业区域经济开发中，要始终把农民的生计问题放在首位，因为农民是当地经济发展的主要基础和主要对象。
选择主导产业时，应当考虑到当地农民的生计来源和生活水平，不应轻易改变农民的生产习惯和生活方式，而应该通过主导产业的选择，提高农民的生活水平和生产技术水平。
只有让农民从中受益，才能更好地推动当地农业经济的发展。
主导产业的选择应该考虑到市场需求和市场竞争。
主导产业在很大程度上决定了当地经济的发展方向，因此在选择主导产业时，必须要充分考虑市场的需求和市场的竞争情况。
只有选择了符合市场需求和市场发展趋势的主导产业，才能使当地经济更具活力和竞争力。
还需要考虑到主导产业与其他产业的协调发展，不能把所有资源都投入到主导产业中，而是要通过产业的协调发展，实现多元化经济结构的建设。
主导产业的选择应该注重生态环境保护和可持续发展。
在农业区域经济开发中，如果盲目选择主导产业，而忽视了生态环境的保护和可持续发展，就会付出沉重的代价。
在选择主导产业时，必须要充分考虑到当地生态环境的保护问题，不能因为发展主导产业而破坏了当地的生态环境。
只有通过选择符合当地生态环境可持续发展的产业来作为主导产业，才能使当地经济长期稳定发展。
扬州区域产业主导产业选择
扬州区域产业主导产业选择扬州市位于江苏省中部地区，是江苏沿江经济带的重要节点城市之一。
扬州市区域产业主导产业的选择，既要符合当地的资源禀赋和特色优势，又要紧跟国家和全球经济发展的潮流，为地方经济发展提供有力支持。
在选择扬州区域产业主导产业时，可以从以下几个方面进行考虑：1.农业与农产品加工业：扬州地处江淮平原，有良好的农田和水利条件，适宜发展农作物种植和养殖业。
在农业方面，可以选择发展大豆、油菜、水稻等粮食作物的生产，以满足当地和周边地区的粮食需求；还可以发展优质食用菌、苏北河蟹、淡水鱼等特色农产品的种植和加工，提高产品附加值，拓展市场。
2.制造业：扬州市有着丰富的制造业资源和传统优势，特别是在纺织、服装、鞋帽、电子信息等领域具有一定的基础和发展潜力。
可以重点发展高端纺织品、时尚服装、高品质鞋帽、智能装备等制造业，提升产品品质和附加值，增强市场竞争力。
3.新兴产业：随着科技进步和经济发展的推动，新兴产业日益成为区域产业的重要组成部分。
在扬州市选择区域产业主导产业时，可以考虑发展新能源与清洁能源产业，如太阳能、风能、地热能等；还可以重点发展互联网技术、人工智能、大数据等信息技术产业，培育创新型企业，推动产业转型升级。
4.旅游与文化创意产业：扬州作为历史文化名城，具有丰富的旅游资源和独特的文化底蕴。
可以发展城市旅游和文化创意产业，提升旅游服务水平，开发特色旅游产品，吸引更多游客来扬州旅游观光；还可以支持文化创意产业的发展，培育艺术设计、传统工艺、文化创意产品等产业链，增加就业岗位，提高经济效益。
以上所提到的扬州区域产业主导产业选择，可以根据扬州市的实际情况和发展需求进行具体调整。
在选择产业方向时还需考虑产业链的完整性和协同性，注重优势互补和资源整合，形成产业发展的良性循环和竞争优势。
浅析农业区域经济开发中主导产业的选择
浅析农业区域经济开发中主导产业的选择1. 引言1.1 主导产业在农业区域经济开发中的重要性在农业区域经济开发中，主导产业扮演着至关重要的角色。
主导产业作为拉动农业区域经济发展的支柱产业，直接决定着该地区的经济繁荣与发展速度。
主导产业所选择的发展方向和策略不仅影响了当地农业生产结构和经济布局，还直接涉及到农民收入增长、就业机会增加和农民生活水平提高等方面。
主导产业在农业区域经济开发中具有不可替代的重要性，必须高度重视和加以有效引导和支持。
只有通过科学合理地选择和培育主导产业，才能够实现农业区域经济的可持续发展，实现农民增收致富和农村振兴的目标。
2. 正文2.1 主导产业选择的原则1. 首先要考虑该产业在当地的资源禀赋情况，即主导产业应当与该地区的资源环境情况相契合，以便更好地利用当地资源优势。
2. 其次要考虑主导产业的市场需求情况，即该产业的产品是否有市场竞争力、市场需求量是否足够大，以及市场价格是否稳定等因素。
3. 还应该考虑主导产业的技术含量和技术创新能力，即该产业是否具有较高的技术含量和技术创新能力，是否能够顺应市场变化、适应未来发展趋势。
4. 还需考虑主导产业的社会效益和环保效益，即该产业的发展对当地的社会和环境影响如何，是否能够实现可持续发展。
5. 还应考虑主导产业与其他产业的协同效应，即该产业是否能够促进当地其他相关产业的发展，实现产业链的延伸和产业集群效应，提高整体经济效益。
2.2 主导产业选择的考虑因素主导产业选择的考虑因素包括多方面因素，其中最重要的包括以下几个方面。
产业的规模和潜力是主导产业选择的重要考虑因素之一。
选择主导产业时，需考虑该产业在当地的规模大小及发展潜力，以确保能够为当地经济带来持续的增长和发展。
产业的市场需求和竞争优势也是主导产业选择的重要考虑因素。
需分析该产业在市场上的竞争优势，以及未来的市场需求是否能够支持该产业的长期发展。
产业的资源禀赋和技术支持也是主导产业选择的关键考虑因素。
浅析农业区域经济开发中主导产业的选择
浅析农业区域经济开发中主导产业的选择
农业区域经济开发中主导产业的选择是一个重要的决策，它能够影响到当地经济的发展方向、产业结构、就业水平等多个方面。
选择适合当地发展的主导产业是推动农业区域经济发展的核心，下面将从多个角度进行浅析。
首先，选取主导产业需要考虑到当地的资源禀赋和产业基础。
不同地区的天然资源、人力资源、科技技术水平以及市场需求等方面存在显著的差异，因此需要根据当地特点进行针对性选择。
例如，种植业是中国农业的基础，同时气候、土地、水资源等是农业发展不可或缺的条件，因此优先选取与种植业密切相关的主导产业，如粮食、油料、果蔬等。
其次，主导产业的选择也要符合国家的经济政策。
在中国，政策对经济发展的影响很大。
国家对特定行业推出的优惠政策、补贴政策以及区域经济政策会直接或间接地影响到当地主导产业的发展。
同时，与国家发展方向紧密相连的主导产业往往也是政府重点支持的产业，选择这类产业能够获得更多的政策和财政支持。
最后，主导产业的选择还要考虑到产业链链条的完整性。
一个健康的产业链是实现产业发展的关键。
选择主导产业既要考虑到初始生产环节，又要考虑到下游加工、销售等环节的配套。
例如，糖业产业链包括种植、加工、制糖、农副产品等多个环节，需要统筹规划，避免在某一环节上过度依赖，导致整个产业链的不稳定甚至瓶颈问题。
总之，选择主导产业需要综合考虑多个因素，如资源禀赋、产业基础、国家政策、产业链的完整性等。
选取适合当地发展的主导产业是农业区域经济发展的关键，只有选择适合的主导产业，并且经过科学规划和有效推动，才能实现产业的快速发展。
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1、层次分析法所谓层次分析法，是指将一个复杂的多目标决策问题作为一个系统，将目标分解为多个目标或准那么，进而分解为多指标〔或准那么、约束〕的假设干层次，通过定性指标模糊量化方法算出层次单排序〔权数〕和总排序，以作为目标〔多指标〕、多方案优化决策的系统方法。
层次分析法是将决策问题按总目标、各层子目标、评价准那么直至具体的备投方案的顺序分解为不同的层次构造，然后得用求解判断矩阵特征向量的方法，求得每一层次的各元素对上一层次某元素的优先权重，最后再加权和的方法递阶归并各备择方案对总目标的最终权重，此最终权重最大者即为最优方案。
这里所谓“优先权重〞是一种相对的量度，它说明各备择方案在某一特点的评价准那么或子目标，标下优越程度的相对量度，以及各子目标对上一层目标而言重要程度的相对量度。
层次分析法比拟适合于具有分层交织评价指标的目标系统，而且目标值又难于定量描述的决策问题。
其用法是构造判断矩阵，求出其最大特征值。
及其所对应的特征向量W，归一化后，即为某一层次指标对于上一层次某相关指标的相对重要性权值。
层次分析法的优缺点优点：1. 系统性的分析方法层次分析法把研究对象作为一个系统，按照分解、比拟判断、综合的思维方式进展决策，成为继机理分析、统计分析之后开展起来的系统分析的重要工具。
系统的思想在于不割断各个因素对结果的影响，而层次分析法中每一层的权重设置最后都会直接或间接影响到结果，而且在每个层次中的每个因素对结果的影响程度都是量化的，非常清晰、明确。
这种方法尤其可用于对无构造特性的系统评价以及多目标、多准那么、多时期等的系统评价。
2. 简洁实用的决策方法这种方法既不单纯追求高深数学，又不片面地注重行为、逻辑、推理，而是把定性方法与定量方法有机地结合起来，使复杂的系统分解，能将人们的思维过程数学化、系统化，便于人们承受，且能把多目标、多准那么又难以全部量化处理的决策问题化为多层次单目标问题，通过两两比拟确定同一层次元素相对上一层次元素的数量关系后，最后进展简单的数学运算。
即使是具有中等文化程度的人也可了解层次分析的根本原理和掌握它的根本步骤，计算也经常简便，并且所得结果简单明确，容易为决策者了解和掌握。
3. 所需定量数据信息较少层次分析法主要是从评价者对评价问题的本质、要素的理解出发，比一般的定量方法更讲求定性的分析和判断。
由于层次分析法是一种模拟人们决策过程的思维方式的一种方法，层次分析法把判断各要素的相对重要性的步骤留给了大脑，只保存人脑对要素的印象，化为简单的权重进展计算。
这种思想能处理许多用传统的最优化技术无法着手的实际问题。
[1]缺点：1. 不能为决策提供新方案层次分析法的作用是从备选方案中选择较优者。
这个作用正好说明了层次分析法只能从原有方案中进展选取，而不能为决策者提供解决问题的新方案。
这样，我们在应用层次分析法的时候，可能就会有这样一个情况，就是我们自身的创造能力不够，造成了我们尽管在我们想出来的众多方案里选了一个最好的出来，但其效果仍然不够人家企业所做出来的效果好。
而对于大局部决策者来说，如果一种分析工具能替我分析出在我的方案里的最优者，然后指出方案的缺乏，又或者甚至再提出改良方案的话，这种分析工具才是比拟完美的。
但显然，层次分析法还没能做到这点。
2. 定量数据较少，定性成分多，不易令人信服在如今对科学的方法的评价中，一般都认为一门科学需要比拟严格的数学论证和完善的定量方法。
但现实世界的问题和人脑考虑问题的过程很多时候并不是能简单地用数字来说明一切的。
层次分析法是一种带有模拟人脑的决策方式的方法，因此必然带有较多的定性色彩。
这样，当一个人应用层次分析法来做决策时，其他人就会说：为什么会是这样？能不能用数学方法来解释？如果不可以的话，你凭什么认为你的这个结果是对的？你说你在这个问题上认识比拟深，但我也认为我的认识也比拟深，可我和你的意见是不一致的，以我的观点做出来的结果也和你的不一致，这个时候该如何解决？比方说，对于一件衣服，我认为评价的指标是舒适度、耐用度，这样的指标对于女士们来说，估计是比拟难承受的，因为女士们对衣服的评价一般是美观度是最主要的，对耐用度的要求比拟低，甚至可以忽略不计，因为一件廉价又好看的衣服，我就穿一次也值了，根本不考虑它是否耐穿我就买了。
这样，对于一个我原本分析的‘购置衣服时的选择方法’的题目，充其量也就只是‘男士购置衣服的选择方法’了。
也就是说，定性成分较多的时候，可能这个研究最后能解决的问题就比拟少了。
对于上述这样一个问题，其实也是有方法解决的。
如果说我的评价指标太少了，把美观度加进去，就能解决比拟多问题了。
指标还不够？我再加嘛！还不够？再加！还不够？！不会吧？你分析一个问题的时候考虑那么多指标，不觉得辛苦吗？大家都知道，对于一个问题，指标太多了，大家反而会更难确定方案了。
这就引出了层次分析法的第二个缺乏之处。
3. 指标过多时数据统计量大，且权重难以确定当我们希望能解决较普遍的问题时，指标的选取数量很可能也就随之增加。
这就像系统构造理论里，我们要分析一般系统的构造，要搞清楚关系环，就要分析到基层次，而要分析到基层次上的相互关系时，我们要确定的关系就非常多了。
指标的增加就意味着我们要构造层次更深、数量更多、规模更庞大的判断矩阵。
那么我们就需要对许多的指标进展两两比拟的工作。
由于一般情况下我们对层次分析法的两两比拟是用1至9来说明其相对重要性，如果有越来越多的指标，我们对每两个指标之间的重要程度的判断可能就出现困难了，甚至会对层次单排序和总排序的一致性产生影响，使一致性检验不能通过，也就是说，由于客观事物的复杂性或对事物认识的片面性，通过所构造的判断矩阵求出的特征向量〔权值〕不一定是合理的。
不能通过，就需要调整，在指标数量多的时候这是个很痛苦的过程，因为根据人的思维定势，你觉得这个指标应该是比那个重要，那么就比拟难调整过来，同时，也不容易发现指标的相对重要性的取值里到底是哪个有问题，哪个没问题。
这就可能花了很多时间，仍然是不能通过一致性检验，而更糟糕的是根本不知道哪里出现了问题。
也就是说，层次分析法里面没有方法指出我们的判断矩阵里哪个元素出了问题。
4. 特征值和特征向量的准确求法比拟复杂在求判断矩阵的特征值和特征向量时，所用的方法和我们上学期多元统计所用的方法是一样的。
在二阶、三阶的时候，我们还比拟容易处理，但随着指标的增加，阶数也随之增加，在计算上也变得越来越困难。
不过幸运的是这个缺点比拟好解决，我们有三种比拟常用的近似计算方法。
第一种就是和法，第二种是幂法，还有一种常用方法是根法。
建立层次构造模型在深入分析实际问题的根底上，将有关的各个因素按照不同属性自上而下地分解成假设干层次，同一层的诸因素附属于上一层的因素或对上层因素有影响，同时又支配下一层的因素或受到下层因素的作用。
最上层为目标层，通常只有1个因素，最下层通常为方案或对象层，中间可以有一个或几个层次，通常为准那么或指标层。
当准那么过多时(譬如多于9个)应进一步分解出子准那么层。
构造成比照拟阵从层次构造模型的第2层开场，对于附属于(或影响)上一层每个因素的同一层诸因素，用成比照拟法和1—9比拟尺度构造成比照拟阵，直到最下层。
计算权重向量为了从判断矩阵中提炼出有用信息，到达对事物的规律性的认识，为决策提供出科学依据，就需要计算判断矩阵的权重向量。
定义：判断矩阵，如对…，成立，那么称满足一致性，并称为一致性矩阵。
一致性矩阵A具有以下简单性质: 1、存在唯一的非零特征值,其对应的特征向量归一化后记为，叫做权重向量，且；2、的列向量之和经标准化后的向量，就是权重向量；3、的任一列向量经标准化后的向量，就是权重向量；4、对的全部列向量求每一分量的几何平均，再标准化后的向量，就是权重向量。
因此，对于构造出的判断矩阵，就可以求出最大特征值所对应的特征向量，然后归一化后作为权值。
根据上述定理中的性质2和性质4即得到判断矩阵满足一致性的条件下求取权值的方法，分别称为和法和根法。
而当判断矩阵不满足一致性时，用和法和根法计算权重向量那么很不准确。
如果所选的要素不合理，其含义混淆不清，或要素间的关系不正确，都会降低AHP法的结果质量，甚至导致AHP法决策失败。
为保证递阶层次构造的合理性，需把握以下原那么：1、分解简化问题时把握主要因素，不漏不多；2、注意相比拟元素之间的强度关系，相差太悬殊的要素不能在同一层次比拟。
1、建立递阶层次构造；2、构造两两比拟判断矩阵；〔正互反矩阵〕对各指标之间进展两两比照之后，然后按9分位比率排定各评价指标的相对优劣顺序，依次构造出评价指标的判断矩阵。
3、针对某一个标准，计算各备选元素的权重；关于判断矩阵权重计算的方法有两种，即几何平均法〔根法〕和标准列平均法〔和法〕。
〔1〕几何平均法〔根法〕计算判断矩阵A各行各个元素mi的乘积；计算mi的n次方根；对向量进展归一化处理；该向量即为所求权重向量。
〔2〕标准列平均法〔和法〕计算判断矩阵A各行各个元素mi的和；将A的各行元素的和进展归一化；该向量即为所求权重向量。
计算矩阵A的最大特征值"max 对于任意的i=1,2,…,n, 式中为向量AW的第i个元素〔4〕一致性检验构造好判断矩阵后，需要根据判断矩阵计算针对某一准那么层各元素的相对权重，并进展一致性检验。
虽然在构造判断矩阵A时并不要求判断具有一致性，但判断偏离一致性过大也是不允许的。
因此需要对判断矩阵A进展一致性检验。
2、主成分分析法主成分分析也称主分量分析，旨在利用降维的思想，把多指标转化为少数几个综合指标。
在实证问题研究中，为了全面、系统地分析问题，我们必须考虑众多影响因素。
这些涉及的因素一般称为指标，在多元统计分析中也称为变量。
因为每个变量都在不同程度上反映了所研究问题的某些信息，并且指标之间彼此有一定的相关性，因而所得的统计数据反映的信息在一定程度上有重叠。
在用统计方法研究多变量问题时，变量太多会增加计算量和增加分析问题的复杂性，人们希望在进展定量分析的过程中，涉及的变量较少，得到的信息量较多。
主成分分析法是一种数学变换的方法, 它把给定的一组相关变量通过线性变换转成另一组不相关的变量，这些新的变量按照方差依次递减的顺序排列。
在数学变换中保持变量的总方差不变，使第一变量具有最大的方差，称为第一主成分，第二变量的方差次大，并且和第一变量不相关，称为第二主成分。
依次类推，I个变量就有I个主成分。
其中Li为p维正交化向量〔Li*Li=1〕，Zi之间互不相关且按照方差由大到小排列，那么称Zi为X的第I个主成分。
设X的协方差矩阵为Σ，那么Σ必为半正定对称矩阵，求特征值λi〔按从大到小排序〕及其特征向量，可以证明，λi所对应的正交化特征向量，即为第I个主成分Zi所对应的系数向量Li，而Zi的方差奉献率定义为λi/Σλj,通常要求提取的主成分的数量k满足Σλk/Σλj>0.85。