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模糊|模糊综合评判和灰色评价法的应用实例分析( 四 )


按关键词阅读: 分析 综合 模糊 实例 应用 评价 灰色 评判



25、0.2 0.3 0.35 0.15 项目 1997 1998 1999 2000 2001 2002 总收入 18 20 22 40 44 48 0000.0500.100.10.100.10 协调能力 0.1 0.3 0.4 0.1 0.1 执行能力 0.1 0.4 0.3 0.1 0.1 学习成长 勤情评价 0.3 0.4 0.2 0.1 0 技能提高 0.1 0.4 0.3 0.1 0.1 培训参与 0.2 0.3 0.4 0.1 0 工作提供 0.4 0.3 0.2 0.1 0 请专家设定指标权重 , 一级指标权重为: ?0.4,0.3,0.2,0.1A? 二级指标权重为: ?10.2,0 。

26、.3,0.3,0.2A? ?20.3,0.2,0.1,0.2,0.2A? ?30.1,0.2,0.3,0.2,0.2A? ?40.3,0.2,0.2,0.3A? 对各个子因素集进行一级模糊综合评判得到: ?1110.39,0.39,0.26,0.04,0.01BAR? ?2220.21,0.37,0.235,0.125,0.06BAR? ?3330.15,0.32,0.355,0.125,0.06BAR? ?4440.27,0.35,0.24,0.1,0.02BAR? 这样 , 二级综合评判为: ?0.390.390.260.040.010.210.370.2350.1250.060.4,0.3, 。

27、0.2,0.10.150.320.3550.1250.060.270.350.240.10.2BAR? ?0.28,0.37,0.27,0.27,0.09,0.04? 根据最大隶属度原则 , 认为该员工的评价为良好 。
同理可对该部门其他员工进行考核 。
需要说明的是 , 在最后评判结果中 , 当几个评语的评判结果之和不为“1”时 , 可以直接取用评判结果 , 也可先对评判结果进行归一化处理 , 再取用评判结果 。
以上说明了如何用一级综合模糊评判和多层次综合模糊评判来解决企业中的人事考评问题 , 该方法在实践中取得了良好的效果 。
经典数学在人事考核的应用中显现出了很大的局限性 , 而模糊分析很好地将定性分析和定量分析结合起来 , 为人事 。

【模糊|模糊综合评判和灰色评价法的应用实例分析】28、考核工作的量化提供了一个新的思路 。
第六章 灰色综合评价法 第一节 灰色综合评价法的思想和原理 在控制论中 , 人们常用颜色的深浅来形容信息的明确程度 , 用“黑”表示信息未知 , 用白表示信息完全明确 , 用灰表示部分信息明确、部分信息不明确 。
相应地 , 信息未知的系统称为黑色系统 , 信息完全明确的系统称为白色系统 , 信息不完全明确的系统称为灰色系统 。
灰色系统是介于信息完全知道的白色系统和一无所知的黑色系统之间的中介系统 。
带有中介性的事物往往具有独特的性能 , 值得开发 。
灰色系统是贫信息的系统统计方法难以奏效 。
灰色系统理论能处理贫信息系统 , 适用于只有少数观测数据的项目 。
灰色系统理论是我国著名学者邓聚龙教授于1982年 。

29、提出的 。
它的研究对象是“部分信息已知 , 部分信息未知”的“贫系统”不确定性系统 , 它通过对部分已知信息的生成、开发实现对现实世界的确切描述和认识 。
换句话说 , 灰色系统理论主要是利用已知信息来确定系统的未知信息 , 系统由灰变白 。
其最大的特点是对样本量没有严格的要求 , 不要求服从任何分布 。
社会、经济等系统具有明显的层次复杂性 , 结构关系的模糊性 , 动态变化的随机性 , 指标数据的不完整性和不确定性 。
比如 , 由于技术方法、人为因素等 , 早吃各种数据误差、短缺甚至虚假现象即灰色性 。
由于灰色系统的普遍存在 , 决定了灰色系统理论具有十分广阔的发展前景 。
随着灰色系统理论研究的不断深入和发展 , 其已经有许多领域取得不少应用成果 。
进 。

30、行关联度分析 , 首先要找准数据序列 , 即用什么数据才能反映系统的行为特征 。
当有了系统行为特征的数据列(即各时刻的数据)后 , 根据关联度计算公式便可算出关联程度 。
关联度反映各评价对象对理想(标准)对象的接近次序 , 即评价对象的优劣次序 , 其中灰色关联最大的评价对象为最佳 。
灰色关联分析 , 不仅可以作为优势分析的基础 , 而且也是进行科学决策的依据 。
由于关联度分析方法是按发展趋势作分析 , 因此对样本量的多少没有要求 , 也不需要典型的分布规律 , 计算量小 , 即使是上十个变量(序列)的情况也可用手算 , 且不至于出现关联度的量化结果和定性分析不一致的情况 。
换句话说 , 关联度分析方法的最大优点是它对数据量没有太高的要求 , 即数据多 。

31、与少都可以分析 。
它的数学方法是非统计方法 , 在系统数据资料较少和条件不满足统计要求的情况下 , 更具有实用性 。
概括得地说 , 由于人们对评判对象的某些因素不完全了解 , 致使评判依据不足;或者由于事物不断发展变化 , 人们的认识落后于实际 , 使评判对象已成为过去;或者由于人们受事物伪信息和反信息的干扰 , 导致判断发生偏差等 。


来源:(未知)

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标题:模糊|模糊综合评判和灰色评价法的应用实例分析( 四 )


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