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客观赋权法本质及在科技评价中的应用研究——以学术期刊为例 总被引：1，自引：0，他引：1
客观赋权法主要有熵权法、主成分分析、因子分析、离散系数法、复相关系数法、CRITIC等,它们在科技评价中得到了广泛的应用。由于不同评价方法影响评价结果,因此对客观赋权法的本质进行分析具有重要意义。文章在对不同客观赋权法的本质进行分析的基础上,基于JCR2017经济学期刊进行了实证,并比较了不同客观赋权法的评价结果。研究表明:不同客观赋权法权重与评价结果相差很大;客观赋权评价方法的选取要慎重;主成分分析、因子分析因存在信息损失要慎重选用;复相关系数、CRITIC评价结果与其他评价方法相关度较低,要慎重选取;熵权法、离散系数法可用于同类指标评价。 相似文献
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主成分与因子分析在期刊评价中的改进研究 总被引：1，自引：0，他引：1
分析了主成分分析和因子分析在期刊评价中的误区,并提出了优化方法。研究表明,无论是主成分分析还是因子分析,其隐含的假设是评价指标必须服从正态分布,在期刊评价指标普遍呈幂律分布的情况下,采用主成分分析和因子分析要慎重,应将评价指标取对数后再进行评价。采用主成分和因子分析即使评价方法相同,不同评价也不具有可比性。主成分或因子分析采用方差贡献率作为权重值得商榷,应结合专家打分来赋予权重。 相似文献
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学术期刊评价中主成分分析法应用悖论研究 总被引：1，自引：0，他引：1
本文依托CSTPC数据库,采用主成分分析法对医学期刊进行评价,然后用评价值作为被解释变量,评价指标作为解释变量进行回归分析,发现部分指标的回归系数为负,删除这几个指标后继续进行主成分分析及回归分析,发现可以删除绝大多数评价指标,得出违背常理的结论.由于学术期刊的特点,不能采取主成分分析进行学术期刊的评价;必须再增加主成分分析回归系数为正这一条件;在评价条件完全具备的情况下,主成分结果回归法(PCARR)可以进行评价指标的筛选;本文提供的方法可广泛应用于某些系统评价方法的检验. 相似文献
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【目的】探讨单一评价模型和组合评价模型在科技期刊学术影响力综合评价中的适用性,以引起科技期刊对组合评价模型的重视。【方法】 运用均方根法、熵值法、主成分分析法和因子分析法对18种科技期刊学术影响力进行评价,对评价结果进行Kendall检验,在此基础上建立模糊Borda组合评价模型对样本进行再评价。【结果】 单一评价模型通过了Kendall检验,但从方法适用性上看,因子分析法最佳,主成分分析法次之,熵值法适用性较差,均方根法不太适合用来评价科技期刊学术影响力。模糊Borda组合评价模型具有较强的适用性,其评价结果与国际通用的复合影响因子评价指标较为接近。【结论】 对科技期刊评价指标进行客观赋权,运用组合评价模型进行评价能够确保评价结果更为科学可信,提高复合影响因子、复合他引影响因子、复合即年指标、被引期刊数和Web即年下载率是扩大科技期刊学术影响力的有效手段。 相似文献
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评价指标体系的建立是各种评价问题研究中的不可缺少的重要研究内容,如果最终建立的评价指标体系的信息量损失过大,则无论建立什么样的评价指标体系都没有意义。通过将主成分分析方法与信息熵方法相结合,本文建立了最终构建的评价指标体系相对于海选评价指标体系的信息贡献测算模型。本文的创新与特色一是通过使用主成分方法与信息熵方法度量指标体系的信息含量,构建了评价指标体系相对于海选指标体系的信息贡献测算模型,改变了现有研究中只考虑评价指标如何筛选而忽视筛选出的评价指标相对于海选指标的信息贡献,解决了评价指标体系相对于海选指标体系的信息贡献的测算问题。二是实例计算表明从海选指标中筛选出的评价指标保留了94.4%的海选指标信息。 相似文献
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通过R聚类剔除反映信息重复的指标,利用因子分析遴选对科技评价影响较大的指标,构建了能够反映科学发展观内涵的科技评价指标体系。在此基础上,利用变异系数对主观G1权重、客观余弦夹角权重进行组合加权,建立了基于变异系数加权的组合赋权模型,并对中国14个典型的省份科技评价数据进行了实证。创新与特色:一是通过变异系数对主观G1权重、客观余弦夹角权重进行加权,构建了变异系数加权后组合权重最大的目标函数,进而确定了主、客观权重的组合系数θ_1、θ_2,反映了组合赋权中主、客观权重分布变异性越大、权重越大的赋权思路。弥补了现有组合赋权中主、客观权系数相等,无法有效反映专家知识经验和客观数据差异的不足。二是实证研究表明:科技投入不足是制约江西、广西两省科技发展较差的主要因素;科技对经济与社会的影响偏弱是制约四川省科技发展的关键因素;科技产出不足是制约黑龙江、山东、河南三省科技发展的瓶颈因素。 相似文献
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为系统把握技术评估中有关专家一致性评价方法，对已有相关研究进行梳理、综合和评价。依据评价问题的类别，将技术评估中专家评价问题分为指标评价和方案排序两类。在指标评价中，单指标下的评价方法主要依据离散程度统计量进行分析，模型简单、计算难度小，解释直观、容易理解，常被应用于细化分析专家群体对评估对象在各个评价指标下评分的一致性程度；多指标下的评价方法则主要依据相关关系、显著性检验等方法进行分析，前者既可用于定量数据也可用于定性数据，已被广泛应用于解决专家整体一致性评价问题，后者主要从专家个体与群体、方案和属性等多角度对专家一致性进行检验，能够快速找出与其他意见有差异的评价信息，计算量较小、可操作性强。在方案排序评价中，基于判断矩阵的评价方法常依据相似性度量、距离测度、主成分分析等方法进行分析，具有考虑不同专家重要性的影响、有效利用专家权重信息，可以解决多种含有不确定信息和模糊信息的专家一致性评价问题，以及更有效地剔除不一致的专家意见、使得评价结果更为合理的优点；基于序数值的评价方法主要运用Kendall协调系数解决序数值类型的专家一致性评价问题，具有实现过程直观简洁、计算简便，鲁棒性强、易于... 相似文献
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针对因子分析和主成分分析在期刊评价中存在的问题,提出了一种新的学术期刊评价方法———因子理想解法,其原理是,首先采用因子分析筛选出关键因子,然后确定各关键因子的权重,在此基础上将关键因子标准化后采用加权TOPSIS进行评价.研究结果表明,因子理想解法能消除指标间的相关性导致的重复计算问题,具有较好的区分度,权重设置比较合理,距离函数采用直线距离也更加科学,可以在期刊评价中广泛进行运用. 相似文献
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针对学术评价中多属性评价方法和组合评价方法众多,从而导致学术评价结果众多,评价公信力下降问题,优选多属性评价方法成为解决问题的较好途径。线性多属性评价相对成熟,非线性多属性评价的选取是首要问题,基于BP人工神经网络,以非线性多属性评价值作为输出,评价指标作为输入,通过训练人工神经网络,可以得到评价指标权重,进而和评价值评价指标的相关系数进行比较,通过检验非线性多属性评价方法的逻辑一致性来进行评价方法的选取。以JCR2017数学期刊为例,分别采用主成分分析、因子分析、TOPSIS进行评价,然后再基于BP人工神经网络模型进行选取。研究结果表明:非线性多属性评价方法的选择问题是学术评价的基础问题;BP人工神经网络可以用来辅助进行非线性评价方法的选取;采用BP人工神经网络辅助选取非线性评价方法必须具备一定的适用条件。 相似文献
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俞立平 符茵茵 浙江工商大学统计与数学学院 浙江杭州 ;浙江工商大学统计数据工程技术与应用协同创新中心 浙江杭州 广州商学院数字人文与计量科学研究院 广东广州 《情报理论与实践》2022,45(5):37-45
[目的/意义]文章针对无权重非线性学术评价方法,提出了权重迷失与权重失灵问题。[方法/过程]以JCR2019管理学期刊评价为例,在理论分析的基础上,以主成分分析、因子分析、TOPSIS评价为例,将评价指标分为高相关指标、低相关指标、全部指标分别进行评价,采用岭回归间接得到各无权重非线性评价方法的模拟权重,进而分析权重迷失与权重失灵问题。[结果/结论]研究结果表明：无权重非线性评价方法存在权重迷失现象;高相关指标的权重迷失现象有所减轻;高相关指标之间存在权重失灵,并且有等权重倾向;权重失灵会降低高相关指标权重迷失问题;对于低相关指标一定要重视权重迷失问题。 相似文献
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《内蒙古科技与经济》2016,(1)
提出了一种基于主成分分析的BP神经网络模型,用于大学生信息素质的综合评价;根据制定出的大学生信息素质的评价指标体系,采用主成分分析方法对众多评价指标进行了降维处理,构建出了大学生信息素质BP神经网络的评价模型。 相似文献
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[目的/意义]文章跟据影响力定义融入信息受众情感特征指标构建了高校新媒体影响力评价指标体系,扩展了传统影响力评价体系,突出了以信息受众的情感与行为表现作为高校新媒体影响力的核心评价目标。[方法/过程]以118个高校官方微博为例,对高校微博影响力评价的情感表征指标和行为表征指标进行处理与量化,并结合主成分分析与因子分析进行评价实证。[结果/结论]情感表征与行为表征得分之间具有明显差异,情感指标为高校新媒体影响力评价提供了更细粒度的参考单元。因子得分指出高校微博影响力得分整体差距较大,大部分集中在低数值区域;采用层次聚类法以情感特征和行为特征进行聚类可以将高校微博分为4种类型。 相似文献
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建立科技创新机制的关键是完善以企业为主体的科技创新评价体系。本研究从科技创新环境、科技创新投入、科技创新产出和科技对经济社会的影响四个准则,通过主成分分析-相关分析的方法构建了以企业为主体的科技创新评价指标体系。创新与特色一是通过"有技术开发机构的企业占全部工业企业比重"、"规模以上工业企业科技活动支出"等指标反映了科技创新中企业的主体地位,弥补现有研究建立的指标体系没有强调企业的主体地位的不足。二是通过主成分分析保留同一准则层内因子负载大、即反映信息含量大的指标,保证了筛选出的指标对科技创新评价具有显著性影响。三是通过计算同一准则层内任意两个指标间的相关系数,在相关系数大于阈值的两个指标中,优先保留反映企业主体地位的指标,若相关系数大于阈值的两个指标都反映或都不反映企业的主体地位,则删除因子负载小的指标,不仅避免指标反映信息冗余,还能保证建立的评价指标体系反映企业的主体地位,改变现有研究并未建立以企业为主体的科技创新评价指标体系的弊端;改变现有研究在相关系数大的指标中人为主观删除一个的弊端。研究结果表明,最终建立的以企业为主体的科技创新指标体系用21.9%的指标反映了87.3%的原始信息。 相似文献
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由于主成分分析是一种实用的多元统计分析方法,能消除样本指标之间的相关性,在保持样本主要信息的前提下,提取少量具有代表性的主成分,所以近年来在多指标评价上得到越来越广泛的应用。因此,本文采用多元统计中的主成分分析方法对中部六省会城市2009年的11个具有代表性的指标进行主成分分析,同时对当年中部各个省会城市经济发展近况作了比较,并给出了综合评价,提出了相关改进建议。 相似文献
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一种集成的科技实力综合评价方法 总被引：6，自引：0，他引：6
国内外对有关科技实力评价多基于指标体系法的计算进行,且常用单一方法,这类方法按照权重赋值方法的不同,可分为主观赋权法和客观赋权法。本文从目前各种评价方法中选择和引入了主观赋权法和客观赋权法中的3种适宜方法:线性加权法、主成分分析(因子分析)法和标准化法,给出了适应于每种方法的计算方法,分析了每种方法优势和不足之处。尽管每种评价方法适合于科技实力评价,仅采用一种方法进行科技实力综合评价,其结果无疑具有一定的片面性。因此,本文在此基础上提出了融合主观赋权法和客观赋权法优势的集成方法,从而使评价结果更为合理,此方法也适合应用于各种综合评价类型中。 相似文献
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根据"坚持以人为本,树立全面、协调、可持续的发展观,促进经济社会和人的全面发展"的科学发展观的内涵,从科技投入、科技产出、科技对经济与社会的影响三个方面海选科学技术评价指标,利用R聚类与因子分析相结合的方法定量筛选指标,构建了科学技术综合评价指标体系。本文的创新与特色:一是通过R聚类将同一准则层内的指标分类,使不同的类代表科技评价的不同方面。二是通过因子分析筛选出各个类中因子载荷最大的指标、并剔除其他指标,既保证了筛选出的指标在所在类别中对评价结果影响最显著、又避免了同一类指标的信息重复。三是研究结果表明,最终建立的指标体系用18%的指标反映了98%的原始信息。四是通过科技进步贡献率、万元GDP综合能耗等指标反映了全面、协调与可持续发展的科学发展内涵。五是在国际权威机构典型观点高频指标基础上进行客观数据筛选的指标体系,兼具专家知识和客观实际的双重信息。 相似文献
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针对企业自主创新项目风险评价中的高维、非线性问题,提出了一种基于主成分分析和遗传神经网络的企业自主创新项目风险评价方法.该方法利用主成分分析对企业自主创新项目风险评价体系进行特征提取,利用遗传算法直接训练神经网络的权重形成遗传神经网络,特征提取后的综合主成分指标进入遗传神经网络的智能评价系统.实证结果表明,该方法具有较好的泛化能力,与标准BP神经网络方法相比,该方法具有明显的优势. 相似文献