指定指标用什么数学方法

❶ 关于数学建模数据分析的方法

建议使用层次分析法，就是将指标通过专家打分，分别赋权重，然后构造一个指标函数，在通过Spss或其他统计软件，进行求解。

模型的建立：目标函数的建立，以第一个，即经济效益为例，你可以查阅经济书本，找到这些指标同经济效益的关系，来建立函数，一般是线性模型；
模型的求解：
你先用Spss，进行这5个指标的因子分析，得到贡献率高的因子，并得到它的权重系数，这就是你指标函数的权重值，这样你的指标函数就求出来了；
接着你可以用其他软件（一般我用matlab)，将具体历年的数据代入指标函数，得到理念的经济效益值，最后做一个历年效益数据分析。
理论就是这样，实际就要自己操作了。

❷ 定性指标用什么方法分析

定性--用文字语言进行相关描述
定量--用数学语言进行描述

定性分析与定量分析应该是统一的，相互补充的；; 定性分析是定量分析的基本前提，没有定性的定量是一种盲目的、毫无价值的定量；; 定量分析使之定性更加科学、准确，它可以促使定性分析得出广泛而深入的结论

定量分析是依据统计数据，建立数学模型，并用数学模型计算出分析对象的各项指标及其数值的一种方法。定性分析则是主要凭分析者的直觉、经验，凭分析对象过去和现在的延续状况及最新的信息资料，对分析对象的性质、特点、发展变化规律作出判断的一种方法。相比而言，前一种方法更加科学，但需要较高深的数学知识，而后一种方法虽然较为粗糙，但在数据资料不够充分或分析者数学基础较为薄弱时比较适用，更适合于一般的投资者与经济工作者。因此，本章以后几节所做的分析基本上以定性分析为主。但是必须指出，两种分析方法对数学知识的要求虽然有高有低，但并不能就此把定性分析与定量分析截然划分开来。事实上，现代定性分析方法同样要采用数学工具进行计算，而定量分析则必须建立在定性预测基础上，二者相辅相成，定性是定量的依据，定量是定性的具体化，二者结合起来灵活运用才能取得最佳效果。
不同的分析方法各有其不同的特点与性能，但是都具有一个共同之处，即它们一般都是通过比较对照来分析问题和说明问题的。正是通过对各种指标的比较或不同时期同一指标的对照才反映出数量的多少、质量的优劣、效率的高低、消耗的大小、发展速度的快慢等等，才能为作鉴别、下判断提供确凿有据的信息。

应用:
在证据法学研究中，定性分析方法和定量分析方法各有长处，可以相辅相成。但是由于我国证据法学的研究人员比较熟悉定性分析方法，所以有必要特别强调定量分析方法的功能和重要性。例如，我们不仅要分析某个证据规则是好还是不好，而且要分析其利弊比例……等等

专利分析法分为定量分析和定性分析两种。定量分析即对专利文献的外部特征（专利文献的各种着录项目）按照一定的指标（如专利数量）进行统计，并对有关的数据进行解释和分析。定性分析是以专利的内容为对象，按技术特征归并专利文献，使之有序化的分析过程。通常情况下需要将二者结合才能达到较好的效果。

❸ 评估指标选取的方法

选择合适的指标来描述评估对象，可以真实、准确地反映评估对象的不同侧面。多指标评估指标选择的方法很多，概括起来可分为定性和定量两大类。

（一）定性分析选取指标

定性分析选取评估指标的方法就是运用系统思想，根据评估目的，对评估对象的结构进行深入的系统剖析，把评估对象分解成不同的侧面，在对每一个侧面的属性进行深入分析的基础上提出反映各个侧面的衡量指标，这些指标组合起来构成指标体系。

20世纪70年代兴起的层次分析法是定性分析选取评估指标的典型代表。其基本思想是充分利用人脑能够将复杂问题逐步简化的特点，首先将一个复杂问题分解成几个大的方面，然后对每个方面进一步分解成更细小的方面，如此层次递进，直至分解成可以用数据直接描述的层次。

这一方法要求分析人员对评估对象有深入的了解，必须深入到评估对象的内部，将评估对象分解成不同的侧面，针对这些侧面选取最适合的衡量指标。不同的人由于掌握的知识不同、观察角度不同，以及其他一些主观因素的影响，对同一评估对象、同一评估目的往往有不同的分解方法；甚至同一个人在不同时间对同一评估对象出于同一评估目的的分解方法也不尽相同，选用的指标也有差别，这是这一方法的主要缺陷之一。但这种方法的最大优势是指标与指标之间存在逻辑关系，指标体系能够完整反映评估对象的全貌。不同的人对同一指标体系可以展开充分地讨论，并对指标的层次结构和指标的选择时进行增删，直至大家取得一致意见。

（二）定量分析选取指标

定量分析选取评估指标的方法就是根据指标间的数量关系，运用数学方法筛选出所需指标体系的方法。此方法一般包括三个基本步骤。

1.建立评估预选指标体系

在选取评估指标之前，明确评估对象的基本概念，在定性分析的基础上，选择那些与评估目的相关的指标，构成预选指标集。预选指标集是定量分析的基础，包括的面比较宽，涉及的指标比较多。定量分析就是对预选指标的数量特性进行分析，从而在预选指标中集中选择特性较好的指标构成评估指标体系。

2.对指标特性进行分析

这一步骤采用特定方法量化分析各个指标在多大程度上反映了评估对象的状态。常用的方法有隶属度分析、相关分析、主成分分析、因子分析、聚类分析等。隶属度是指元素属于某个集合的程度。模糊数学认为，社会经济生活中存在大量模糊现象，其概念的外延不清楚，无法用经典集合论来描述。某个元素对某个集合（概念）来说，不能说是否属于、只能说在多大程度上属于这个集合（概念）。如果把评估对象视为一个模糊集合，把每个指标视为一个元素，如果能够计算出每个指标相对于评估对象的隶属度，则隶属度的大小在一定程度上指明了该指标刻画评估对象的程度。

3.确定阀值，筛选指标

根据第二步采用的方法确定一个阀值，保留阀值以上的指标，即可获得一个基本反映原指标集包含的信息量，但指标数量少于原指标集的指标体系。如利用模糊隶属度方法可确定一个临界值，将隶属度大于这一临界值的指标纳入指标体系。有时，采用一种方法得出的指标体系仍然过于庞大，这时，可以采用另一种方法对指标体系继续进行筛选，直至获得满意的结果。

根据阀值确定指标的方法，其优点在于，根据指标的客观统计值做出判断，排除了主观因素的干扰，相同的数据集、相同的方法能够得到相同的指标体系，也就是说比较客观。指标筛选方法在数学上有严密的论证，理论基础可靠，方法科学。但是，这类方法也有明显的缺陷，主要表现在：

（1）这类方法不仅需要收集庞大的初始统计指标数据，而且需要大量的样本数据（即同一套指标体系多个样本点的统计数据）才能对各个指标反映整体状态的水平进行甄别。数据收集与整理的工作量较大。

（2）这类方法对指标去留的筛选依赖于数据的质量。地质资料社会化服务工作的开展，尽管延续时间较长，但主要是专业性服务，公开对外、对社会公众开放程度很低，而且服务统计数据较少。因此，利用指标筛选方法确定指标，尽管方法科学、可靠，结论却值得怀疑。

（3）指标之间的逻辑关系不明确，很难令人接受。即便不考虑数据处理的工作量和数据质量，这类方法筛选出的指标体系的一个共同缺陷是指标过于离散，指标与指标之间没有明确的逻辑关系，很难令人接受。

这类方法指标体系生成于一系列的统计分析或数学分析，不同的人即便对最后形成的统计指标有不同的意见也很难进行调整，因而很难反映不同意见。

鉴于本研究的目标是提出一套可应用的指标体系，因而，本书拟采用定性分析方法，具体地说就是用层次分析方法提出地质资料社会化服务评估指标体系，这种方法有利于充分吸收不同方面的意见，指标体系易于调整，比较适合达到本书的研究目的。

❹ 数学建模有哪些方法

问题一：数学建模中综合评价的方法有哪些？ 综合评价有许多不同的方法，如综合指数法、TOPSIS法、层次分析法、RSR法、模糊综合评价法、灰色系统法等，这些方法各具特色，各有利弊。
综合评价的一般步骤
1．根据评价目的选择恰当的评价指标，这些指标具有很好的代表性、区别性强，而且往往可以测量，筛选评价指标主要依据专业知识，即根据有关的专业理论和实践，来分析各评价指标对结果的影响，挑选那些代表性、确定性好，有一定区别能力又互相独立的指标组成评价指标体系。
2．根据评价目的，确定诸评价指标在对某事物评价中的相对重要性，或各指标的权重； 3．合理确定各单个指标的评价等级及其界限；
4．根据评价目的，数据特征，选择适当的综合评价方法，并根据已掌握的历史资料，建立综合评价模型；
5．确定多指标综合评价的等级数量界限，在对同类事物综合评价的应用实践中，对选用的评价模型进行考察，并不断修改补充，使之具有一定的科学性、实用性与先进性，然后推广应用。

问题二：参加数学建模有哪些必学的算法 1. 蒙特卡洛方法：
又称计算机随机性模拟方法，也称统计实验方法。可以通过模拟来检验自己模型的正确性。
2. 数据拟合、参数估计、插值等数据处理
比赛中常遇到大量的数据需要处理，而处理的数据的关键就在于这些方法，通常使用matlab辅助，与图形结合时还可处理很多有关拟合的问题。
3. 规划类问题算法：
包括线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等；竞赛中又很多问题都和规划有关，可以说不少的模型都可以归结为一组不等式作为约束条件，几个函数表达式作为目标函数的问题，这类问题，求解是关键。
这类问题一般用lingo软件就能求解。
4. 图论问题：
主要是考察这类问题的算法，包括：Dijkstra、Floyd、Prime、Bellman-Ford，最大流、二分匹配等。熟悉ACM的人来说，应该都不难。
5. 计算机算法设计中的问题：
算法设计包括：动态规划、回溯搜索、分治、分支定界法（求解整数解）等。
6. 最优化理论的三大非经典算法：
a) 模拟退火法（SA）
b) 神经网络（NN）
c) 遗传算法（GA）
7. 网格算法和穷举算法
8. 连续问题离散化的方法
因为计算机只能处理离散化的问题，但是实际中数据大多是连续的，因此需要将连续问题离散化之后再用计算机求解。
如：差分代替微分、求和代替积分等思想都是把连续问题离散化的常用方法。
9. 数值分析方法
主要研究各种求解数学问题的数值计算方法，特别是适用于计算机实现的方法与算法。
包括：函数的数值逼近、数值微分与数值积分、非线性返程的数值解法、数值代数、常微分方程数值解等。
主要应用matlab进行求解。
10. 图像处理算法
这部分主要是使用matlab进行图像处理。
包括展示图片，进行问题解决说明等。

问题三：数学建模有哪些常用方法 积累算法跟模型，做做真题，无他

❺ 定量分析方法有哪些

定量分析法有五种：

1、比率分析法。

2、趋势分析法。对同一单位相关财务指标连续几年的数据作纵向对比，观察其成长性。通过趋势分析，分析者可以了解该企业在特定方面的发展变化趋势。

3、结构分析法。通过对企业财务指标中各分项目在总体项目中的比重或组成的分析，考量各分项目在总体项目中的地位。

4、相互对比法。它通过经济指标的相互比较来揭示经济指标之间的数量差异，既可以是本期同上期的纵向比较，也可以是同行业不同企业之间的横向比较，还可以与标准值进行比较。通过比较找出差距．进而分析形成差距的原因。

5、数学模型法。在现代管理科学中，数学模型被广泛应用，特别是在经济预测和管理工作中，由于不能进行实验验证，通常都是通过数学模型来分析和预测经济决策所可能产生的结果的。

定量分析是投资分析师使用数学模块对公司可量化数据进行的分析，通过分析对公司经营给予评价并做出投资判断。定量分析的对象主要为财务报表，如资金平衡表、损益表、留存收益表等。其功能在于揭示和描述社会现象的相互作用和发展趋势。

(5)指定指标用什么数学方法扩展阅读：

定量分析是识别危险的一种方法。原是分析化学的一个分支，以测定物质中各成分的含量为主要目标。根据所用方法的不同，分为重量分析、容量分析和仪器分析三类。因分析试样用量和被测成分的不同，又可分为常量分析、半微量分析、微量分析、超微量分析等。后推广为在明确划分物质种类的前提下，即把物质定性以后，具体分析物质的强度、刚度、范围变化量指标。在“量” 的方面分析物质，适于分析危险损失发生的概率、频率和损失程度等量度指标。

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