SPSSAU简要概述模糊综合评价是什么？
2024-03-24 04:41:32 | 爱好网
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SPSSAU简要概述模糊综合评价是什么？
模糊综合评价是一种综合评价方法，其涉及到4个关键术语名词，分别是：指标项、评语、权重判断矩阵R、权重向量矩阵A，分别如下说明：指标项：比如对于Iphone手机在3个方面的满意度，价格满意度、样式满意度和IOS系统满意度；评语：指标项的‘选项’，比如非常满意，满意，一般，不满意等；模糊综合评价即用来判断最终到底应该属于那个评语项；权重判断矩阵R：指标项及各评语的选择频数（或者比例），即需要上传的原始数据；权重向量矩阵A：如果Ipone手机3个方面满意度的权重不一样，则需要设置，如果权重一样则不需要处理。同时使用SPSSAU数据分析平台进行分析即可得到智能分析结果。
模糊综合评价方法
模糊综合评价是对受多种因素影响的事物做出全面评价的一种十分有效的多因素决策方法，其特点是评价结果不是绝对地肯定或否定，而是以一个模糊集合来表示。按照模糊综合分析法，我们对某企业效绩进行评价。
1.设因素集U：U={u1，u2，……u9}
综合我国现行评价体系和平衡记分法(SEC)，我们选取了u1(净资产收益状况)、u2(资产营运状况)、u3(长期偿债能力)、u4(短期偿债能力)。U5(销售增长状况)，u6(市场占有能力)、u7(技术能力)、u8(发展创新能力)、u9(学习能力)等9个指标为反映企业效绩的主要指标。其中，u1、u2、u3、u4、u5是财务业绩方面的指标，原来都用精确的比率指标反映，但对它们适当地模糊化更能客观真实地反映企业效绩。例如，在评价企业短期偿债能力时，该企业流动比率为1.8，但专家们发现该企业存货数额庞大，占了流动资产的较大部分，说明其资产的流动性并不好，因而仍可评定该指标为较低等级。U6是客户方面业绩指标，u7内部经营过程方面业绩指标，u8、u9是学习与增长方面业绩指标。
2.设评价集V={v1，v2……v4}
简便起见，我们设v1：优秀，v2：良好，v3：平均，v4：较差。
3.我们选取了该企业的注册会计师、熟悉该企业情况的专家组成评判组，得到评价矩阵
4.根据专家意见，我们确定权重集A为：
5.按照M(,，+)模型
所以，根据最大隶属度原则，该企业效绩评定为“良好”。事后，该企业领导认为这个评价结果比较符合实际情况。
模糊综合评判
客观事物是由多因素构成的。人类实践和认识的客观要求，也决定了人们关于对象认识和价值评价也必须是多因素的。因此，人们需要充分考虑各种因素的影响，在整体权衡中作出综合评判。一般来说，综合评判有两种方法：一种是总评分来决定优劣；一种是加权平均法，即将各因素在事物整体中的地位用权重系数表征出来。以上两方法的评判结果是单一的，即评判结果用一个数值来表示。在现实的综合评判活动中，对象各因素之间普遍存在着模糊关系，模糊数学则为此提供了权重系数分析的数学模型。
设评价的对象集U={μ 1 ,u 2 ，…，u n ｝，评价对象的因素集为X={X 1 ,X 2 ，…，x n ｝，每一个因素都有其离散化的状态集，即评价集，它是因素集的一个子集，记为Y={Y 1 ,Y 2 ，…，y n ｝。
建立一个从X到Y的模糊映射：
f: X=G（Y）
X i →r i1 /Y 1 ＋r i2 /Y 2 ＋…＋r ik /y k
（0≤r ij ≤1,i=1，2，…，m；j=1，2，…，k），由f可诱导出模糊关系R ∫ ，用矩阵
胶东西北部构造体系及金成矿动力学
表示，称R为m个因素的单因素评判矩阵。
对于多因素评判对象，对诸因素的着眼点并不是等同的。也就是说，不同的因素有着不同的权重，权的分配是因素集上的一个模糊子集P:
P={P 1 ,P 2 ，…P m ）
若已知权重模糊集P和评判对象的单因素评判矩阵R，则对该对象的多因素综合评判结果为：
胶东西北部构造体系及金成矿动力学
上述综合评判活动，是对各个单独因素的模糊分析和各个因素整体的模糊综合的辨证运动过程。模糊数学从单因素分析中求出权重系数和隶属度，再经过合成运算求出各级评判的隶属函数值，把它作为模糊综合评判的结果，它体现了由模糊片面已知到模糊综合未知的过程。
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模糊综合评价法的名词解释 模糊综合评价法是一种基于模糊数学的综合评价方法。模糊综合评价法根据模糊数学的隶属度理论把定性评价转化为定量评价，即用模糊数学对受到多种因素制约的事物或对象做出一个总体的评价。它具有结果清晰，系统性强的特点，能较好地解决模糊的、难以量化的问题，适合各种非确定性问题的解决。 模糊综合评判方法，从多个指标对被评价事物隶属等级状况进行综合性评判，它把被评判事物的变化区间
模糊综合评价已知一级指标得分,怎么求二级指标得分 模糊综合评价已知一级指标得分,这么求二级指标得分： 1、确定每个一级指标的权重：根据问题的重要性和优先级，为每个一级指标分配权重。 2、将一级指标的得分映射为隶属度函数：将每个一级指标的得分转化为隶属度函数，表示其在模糊集合中的隶属程度。 3、计算每个二级指标的加权平均得分：对于每个二级指标，将其对应的一级指标的隶属度函数与对应的权重相乘
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