指定指標用什麼數學方法

❶ 關於數學建模數據分析的方法

建議使用層次分析法，就是將指標通過專家打分，分別賦權重，然後構造一個指標函數，在通過Spss或其他統計軟體，進行求解。

模型的建立：目標函數的建立，以第一個，即經濟效益為例，你可以查閱經濟書本，找到這些指標同經濟效益的關系，來建立函數，一般是線性模型；
模型的求解：
你先用Spss，進行這5個指標的因子分析，得到貢獻率高的因子，並得到它的權重系數，這就是你指標函數的權重值，這樣你的指標函數就求出來了；
接著你可以用其他軟體（一般我用matlab)，將具體歷年的數據代入指標函數，得到理念的經濟效益值，最後做一個歷年效益數據分析。
理論就是這樣，實際就要自己操作了。

❷ 定性指標用什麼方法分析

定性--用文字語言進行相關描述
定量--用數學語言進行描述

定性分析與定量分析應該是統一的，相互補充的；; 定性分析是定量分析的基本前提，沒有定性的定量是一種盲目的、毫無價值的定量；; 定量分析使之定性更加科學、准確，它可以促使定性分析得出廣泛而深入的結論

定量分析是依據統計數據，建立數學模型，並用數學模型計算出分析對象的各項指標及其數值的一種方法。定性分析則是主要憑分析者的直覺、經驗，憑分析對象過去和現在的延續狀況及最新的信息資料，對分析對象的性質、特點、發展變化規律作出判斷的一種方法。相比而言，前一種方法更加科學，但需要較高深的數學知識，而後一種方法雖然較為粗糙，但在數據資料不夠充分或分析者數學基礎較為薄弱時比較適用，更適合於一般的投資者與經濟工作者。因此，本章以後幾節所做的分析基本上以定性分析為主。但是必須指出，兩種分析方法對數學知識的要求雖然有高有低，但並不能就此把定性分析與定量分析截然劃分開來。事實上，現代定性分析方法同樣要採用數學工具進行計算，而定量分析則必須建立在定性預測基礎上，二者相輔相成，定性是定量的依據，定量是定性的具體化，二者結合起來靈活運用才能取得最佳效果。
不同的分析方法各有其不同的特點與性能，但是都具有一個共同之處，即它們一般都是通過比較對照來分析問題和說明問題的。正是通過對各種指標的比較或不同時期同一指標的對照才反映出數量的多少、質量的優劣、效率的高低、消耗的大小、發展速度的快慢等等，才能為作鑒別、下判斷提供確鑿有據的信息。

應用:
在證據法學研究中，定性分析方法和定量分析方法各有長處，可以相輔相成。但是由於我國證據法學的研究人員比較熟悉定性分析方法，所以有必要特別強調定量分析方法的功能和重要性。例如，我們不僅要分析某個證據規則是好還是不好，而且要分析其利弊比例……等等

專利分析法分為定量分析和定性分析兩種。定量分析即對專利文獻的外部特徵（專利文獻的各種著錄項目）按照一定的指標（如專利數量）進行統計，並對有關的數據進行解釋和分析。定性分析是以專利的內容為對象，按技術特徵歸並專利文獻，使之有序化的分析過程。通常情況下需要將二者結合才能達到較好的效果。

❸ 評估指標選取的方法

選擇合適的指標來描述評估對象，可以真實、准確地反映評估對象的不同側面。多指標評估指標選擇的方法很多，概括起來可分為定性和定量兩大類。

（一）定性分析選取指標

定性分析選取評估指標的方法就是運用系統思想，根據評估目的，對評估對象的結構進行深入的系統剖析，把評估對象分解成不同的側面，在對每一個側面的屬性進行深入分析的基礎上提出反映各個側面的衡量指標，這些指標組合起來構成指標體系。

20世紀70年代興起的層次分析法是定性分析選取評估指標的典型代表。其基本思想是充分利用人腦能夠將復雜問題逐步簡化的特點，首先將一個復雜問題分解成幾個大的方面，然後對每個方面進一步分解成更細小的方面，如此層次遞進，直至分解成可以用數據直接描述的層次。

這一方法要求分析人員對評估對象有深入的了解，必須深入到評估對象的內部，將評估對象分解成不同的側面，針對這些側面選取最適合的衡量指標。不同的人由於掌握的知識不同、觀察角度不同，以及其他一些主觀因素的影響，對同一評估對象、同一評估目的往往有不同的分解方法；甚至同一個人在不同時間對同一評估對象出於同一評估目的的分解方法也不盡相同，選用的指標也有差別，這是這一方法的主要缺陷之一。但這種方法的最大優勢是指標與指標之間存在邏輯關系，指標體系能夠完整反映評估對象的全貌。不同的人對同一指標體系可以展開充分地討論，並對指標的層次結構和指標的選擇時進行增刪，直至大家取得一致意見。

（二）定量分析選取指標

定量分析選取評估指標的方法就是根據指標間的數量關系，運用數學方法篩選出所需指標體系的方法。此方法一般包括三個基本步驟。

1.建立評估預選指標體系

在選取評估指標之前，明確評估對象的基本概念，在定性分析的基礎上，選擇那些與評估目的相關的指標，構成預選指標集。預選指標集是定量分析的基礎，包括的面比較寬，涉及的指標比較多。定量分析就是對預選指標的數量特性進行分析，從而在預選指標中集中選擇特性較好的指標構成評估指標體系。

2.對指標特性進行分析

這一步驟採用特定方法量化分析各個指標在多大程度上反映了評估對象的狀態。常用的方法有隸屬度分析、相關分析、主成分分析、因子分析、聚類分析等。隸屬度是指元素屬於某個集合的程度。模糊數學認為，社會經濟生活中存在大量模糊現象，其概念的外延不清楚，無法用經典集合論來描述。某個元素對某個集合（概念）來說，不能說是否屬於、只能說在多大程度上屬於這個集合（概念）。如果把評估對象視為一個模糊集合，把每個指標視為一個元素，如果能夠計算出每個指標相對於評估對象的隸屬度，則隸屬度的大小在一定程度上指明了該指標刻畫評估對象的程度。

3.確定閥值，篩選指標

根據第二步採用的方法確定一個閥值，保留閥值以上的指標，即可獲得一個基本反映原指標集包含的信息量，但指標數量少於原指標集的指標體系。如利用模糊隸屬度方法可確定一個臨界值，將隸屬度大於這一臨界值的指標納入指標體系。有時，採用一種方法得出的指標體系仍然過於龐大，這時，可以採用另一種方法對指標體系繼續進行篩選，直至獲得滿意的結果。

根據閥值確定指標的方法，其優點在於，根據指標的客觀統計值做出判斷，排除了主觀因素的干擾，相同的數據集、相同的方法能夠得到相同的指標體系，也就是說比較客觀。指標篩選方法在數學上有嚴密的論證，理論基礎可靠，方法科學。但是，這類方法也有明顯的缺陷，主要表現在：

（1）這類方法不僅需要收集龐大的初始統計指標數據，而且需要大量的樣本數據（即同一套指標體系多個樣本點的統計數據）才能對各個指標反映整體狀態的水平進行甄別。數據收集與整理的工作量較大。

（2）這類方法對指標去留的篩選依賴於數據的質量。地質資料社會化服務工作的開展，盡管延續時間較長，但主要是專業性服務，公開對外、對社會公眾開放程度很低，而且服務統計數據較少。因此，利用指標篩選方法確定指標，盡管方法科學、可靠，結論卻值得懷疑。

（3）指標之間的邏輯關系不明確，很難令人接受。即便不考慮數據處理的工作量和數據質量，這類方法篩選出的指標體系的一個共同缺陷是指標過於離散，指標與指標之間沒有明確的邏輯關系，很難令人接受。

這類方法指標體系生成於一系列的統計分析或數學分析，不同的人即便對最後形成的統計指標有不同的意見也很難進行調整，因而很難反映不同意見。

鑒於本研究的目標是提出一套可應用的指標體系，因而，本書擬採用定性分析方法，具體地說就是用層次分析方法提出地質資料社會化服務評估指標體系，這種方法有利於充分吸收不同方面的意見，指標體系易於調整，比較適合達到本書的研究目的。

❹ 數學建模有哪些方法

問題一：數學建模中綜合評價的方法有哪些？ 綜合評價有許多不同的方法，如綜合指數法、TOPSIS法、層次分析法、RSR法、模糊綜合評價法、灰色系統法等，這些方法各具特色，各有利弊。
綜合評價的一般步驟
1．根據評價目的選擇恰當的評價指標，這些指標具有很好的代表性、區別性強，而且往往可以測量，篩選評價指標主要依據專業知識，即根據有關的專業理論和實踐，來分析各評價指標對結果的影響，挑選那些代表性、確定性好，有一定區別能力又互相獨立的指標組成評價指標體系。
2．根據評價目的，確定諸評價指標在對某事物評價中的相對重要性，或各指標的權重； 3．合理確定各單個指標的評價等級及其界限；
4．根據評價目的，數據特徵，選擇適當的綜合評價方法，並根據已掌握的歷史資料，建立綜合評價模型；
5．確定多指標綜合評價的等級數量界限，在對同類事物綜合評價的應用實踐中，對選用的評價模型進行考察，並不斷修改補充，使之具有一定的科學性、實用性與先進性，然後推廣應用。

問題二：參加數學建模有哪些必學的演算法 1. 蒙特卡洛方法：
又稱計算機隨機性模擬方法，也稱統計實驗方法。可以通過模擬來檢驗自己模型的正確性。
2. 數據擬合、參數估計、插值等數據處理
比賽中常遇到大量的數據需要處理，而處理的數據的關鍵就在於這些方法，通常使用matlab輔助，與圖形結合時還可處理很多有關擬合的問題。
3. 規劃類問題演算法：
包括線性規劃、整數規劃、多元規劃、二次規劃等；競賽中又很多問題都和規劃有關，可以說不少的模型都可以歸結為一組不等式作為約束條件，幾個函數表達式作為目標函數的問題，這類問題，求解是關鍵。
這類問題一般用lingo軟體就能求解。
4. 圖論問題：
主要是考察這類問題的演算法，包括：Dijkstra、Floyd、Prime、Bellman-Ford，最大流、二分匹配等。熟悉ACM的人來說，應該都不難。
5. 計算機演算法設計中的問題：
演算法設計包括：動態規劃、回溯搜索、分治、分支定界法（求解整數解）等。
6. 最優化理論的三大非經典演算法：
a) 模擬退火法（SA）
b) 神經網路（NN）
c) 遺傳演算法（GA）
7. 網格演算法和窮舉演算法
8. 連續問題離散化的方法
因為計算機只能處理離散化的問題，但是實際中數據大多是連續的，因此需要將連續問題離散化之後再用計算機求解。
如：差分代替微分、求和代替積分等思想都是把連續問題離散化的常用方法。
9. 數值分析方法
主要研究各種求解數學問題的數值計算方法，特別是適用於計算機實現的方法與演算法。
包括：函數的數值逼近、數值微分與數值積分、非線性返程的數值解法、數值代數、常微分方程數值解等。
主要應用matlab進行求解。
10. 圖像處理演算法
這部分主要是使用matlab進行圖像處理。
包括展示圖片，進行問題解決說明等。

問題三：數學建模有哪些常用方法 積累演算法跟模型，做做真題，無他

❺ 定量分析方法有哪些

定量分析法有五種：

1、比率分析法。

2、趨勢分析法。對同一單位相關財務指標連續幾年的數據作縱向對比，觀察其成長性。通過趨勢分析，分析者可以了解該企業在特定方面的發展變化趨勢。

3、結構分析法。通過對企業財務指標中各分項目在總體項目中的比重或組成的分析，考量各分項目在總體項目中的地位。

4、相互對比法。它通過經濟指標的相互比較來揭示經濟指標之間的數量差異，既可以是本期同上期的縱向比較，也可以是同行業不同企業之間的橫向比較，還可以與標准值進行比較。通過比較找出差距．進而分析形成差距的原因。

5、數學模型法。在現代管理科學中，數學模型被廣泛應用，特別是在經濟預測和管理工作中，由於不能進行實驗驗證，通常都是通過數學模型來分析和預測經濟決策所可能產生的結果的。

定量分析是投資分析師使用數學模塊對公司可量化數據進行的分析，通過分析對公司經營給予評價並做出投資判斷。定量分析的對象主要為財務報表，如資金平衡表、損益表、留存收益表等。其功能在於揭示和描述社會現象的相互作用和發展趨勢。

(5)指定指標用什麼數學方法擴展閱讀：

定量分析是識別危險的一種方法。原是分析化學的一個分支，以測定物質中各成分的含量為主要目標。根據所用方法的不同，分為重量分析、容量分析和儀器分析三類。因分析試樣用量和被測成分的不同，又可分為常量分析、半微量分析、微量分析、超微量分析等。後推廣為在明確劃分物質種類的前提下，即把物質定性以後，具體分析物質的強度、剛度、范圍變化量指標。在「量」 的方面分析物質，適於分析危險損失發生的概率、頻率和損失程度等量度指標。

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