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文档简介

1、10/17/20221 二、数据处理的一般方法 1. 数据类型的一致化处理方法 极大型:期望取值越大越好； 极小型:期望取值越小越好； 中间型:期望取值为适当的中间值最好; 区间型:期望取值落在某一个确定的区间 内为最好。 什么是一致化处理?为什么要一致化?10/17/20222 二、数据处理的一般方法 1. 数据类型的一致化处理方法 10/17/20223 二、数据处理的一般方法 1. 数据类型的一致化处理方法 10/17/20225 二、数据处理的一般方法 3. 模糊指标的量化处理方法 在实际中，很多问题都涉及到定性，或模糊指标的定量处理问题。 诸如:教学质量、科研水平、工作政绩、人员素质

2、、各种满意度、信誉、态度、意识、观念、能力等因素有关的政治、社会、人文等领域的问题。 如何对有关问题给出定量分析呢？10/17/20226按国家的评价标准,评价因素一般分为五个等级，如A，B，C，D，E。 如何将其量化？若A-，B+，C-，D+等又如何合理量化？ 根据实际问题，构造模糊隶属函数的量化方法是一种可行有效的方法。 二、数据处理的一般方法 3. 定性指标的量化处理方法 10/17/20227假设有多个评价人对某项因素评价为A，B，C，D,E共5个等级: v1 ,v2 ,v3 ,v4,v5。 譬如：评价人对某事件“满意度”的评价可分为很满意，满意，较满意，不太满意，很不满意将其5个等级依次对应为5，4，3，2，1。 这里为连续量化，取偏大型柯西分布和对数函数作为隶属函数： 二、数据处理的一般方法10/17/20228 二、数据处理的一般方法 3. 定性指标的量化处理方法 10/17/202210 模糊定性指标量化的应用案例（1）CUMCM2003-A,C:SARS的传播问题（2）CUMCM2004-D:公务员招聘问题；（3）CUMCM2005-B:DVD租赁问题；（4）CUMCM2008-B:高教学费标准探讨问题；（5）CUMCM

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