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1数量方法概论1

1.1数量方法的概念和特点1

1.2数量方法的发展历程3

1.3数量方法的种类5

1.3.1预测数量方法5

1.3.2决策数量方法7

1.3.3评价数量方法7

1.4数量方法运用步骤13

1.5决策系统优化15

1.6数量方法选择18

1.6.1兼容度和差异度19

1.6.2兼容度极大化模型19

1.6.3兼容度、差异度极大极小化模型20

1.6.4评价方案择优算法实例23

参考文献26

习题126

2数量方法中的指标、权重与数据27

2.1评价指标的构建及筛选27

2.2指标权重的确定方法28

2.2.1基于“功能驱动”原理的指标偏好型赋权法30

2.2.2基于“功能驱动”原理的方案偏好型赋权法42

2.2.3基于“差异驱动”原理的赋权方法48

2.2.4具有综合集成特征的赋权法53

2.3数量方法中的数据55

2.3.1数据分类55

2.3.2数据特性表征58

2.3.3数据测量61

2.3.4数据的收集69

2.3.5数据审核与整理77

参考文献84

习题284

3模糊评价方法85

3.1模糊概念与模糊评价方法85

3.2模糊评价方法的应用步骤86

3.2.1模糊评价方法原理86

3.2.2单因素模糊评价方法的应用步骤88

3.2.3多级模糊评价方法的应用步骤89

3.2.4模糊评价模型应用时的常用算子与隶属度处理90

3.2.5模糊综合评价结果向量的分析93

3.3应用举例95

3.4舍弃等级论域的模糊综合评判100

3.5模糊评价方法研究与展望104

参考文献105

习题3106

4聚类分析法107

4.1聚类分析法简介107

4.1.1聚类分析的基本步骤108

4.1.2聚类分析方法的类型109

4.2聚类方法的基础知识110

4.2.1样品和变量相似性的度量110

4.2.2样品（个体）间的相似度111

4.3系统聚类方法的应用步骤114

4.3.1直接（绝对值距离）聚类法115

4.3.2最短距离聚类法117

4.3.3最远距离聚类法120

4.4动态聚类分析123

4.4.1动态聚类原理与过程123

4.4.2动态聚类过程中的若干问题126

4.4.3动态聚类应用示例127

4.5有序样本的综合聚类131

4.5.1应用步骤132

4.5.2有序样本聚类方法的优点133

4.5.3应用举例134

4.6研究及应用展望136

参考文献137

习题4138

5判别分析法139

5.1距离判别分析法139

5.1.1距离判别分析方法原理140

5.1.2距离判别分析方法应用示例141

5.2贝叶斯（Bayes）判别法144

5.2.1贝叶斯判别法的基本步骤144

5.2.2贝叶斯判别法应用示例146

5.3费歇判别分析方法149

5.3.1费歇判别分析方法原理149

5.3.2费歇分析方法应用步骤与示例152

5.4逐步判别分析法155

5.4.1逐步判别分析法原理155

5.4.2逐步判别分析法应用示例156

5.5判别分析法应用与研究展望159

参考文献160

习题5160

6常用简单综合评价方法163

6.1主成分评价方法163

6.1.1主成分分析的含义与基本思想163

6.1.2主成分分析法原理164

6.1.3主成分分析的计算步骤165

6.1.4主成分分析应用示例166

6.1.5主成分分析法应用与研究展望169

参考文献171

习题6.1171

6.2因子分析法172

6.2.1因子分析方法基本原理173

6.2.2因子分析法应用示例175

6.2.3因子分析方法应用与研究展望177

参考文献178

习题6.2178

6.3距离综合评价方法179

6.3.1距离综合评价方法原理与应用步骤179

6.3.2距离综合评价方法应用示例180

6.3.3距离综合评价方法应用与研究展望182

参考文献183

习题6.3183

6.4功效系数法184

6.4.1功效系数法原理与应用步骤184

6.4.2功效系数法应用示例184

6.4.3功效系数法应用与研究展望185

参考文献186

习题6.4187

6.5层次分析法187

6.5.1层次分析法简述187

6.5.2层次分析法应用示例188

6.5.3层次分析法应用与研究展望192

参考文献193

习题6.5193

6.6熵值法194

6.6.1熵值法的产生194

6.6.2熵值法实施步骤198

6.6.3熵值法的优点和不足199

6.6.4熵值法的适用领域201

6.6.5熵值法应用举例202

参考文献203

习题6.6203

6.7综合指数法204

6.7.1综合指数法的应用原理与步骤204

6.7.2综合指数法的应用示例205

参考文献206

习题6.7206

7常用定性与定量结合评价方法209

7.1平衡计分卡法209

7.1.1平衡计分卡基本内容209

7.1.2平衡计分卡应用举例214

7.1.3平衡计分卡优缺点218

7.2李克特量表220

7.2.1李克特量表应用步骤221

7.2.2李克特量表应用举例221

7.2.3李克特量表法的优缺点与适用领域225

7.3解释结构模型225

7.3.1解释结构模型法的步骤226

7.3.2解释结构模型应用举例227

参考文献233

习题7234

8灰色系统分析方法235

8.1灰色系统分析简介235

8.1.1灰色系统分析的原则236

8.1.2灰色系统理论体系237

8.2灰色关联方法238

8.2.1灰关联度分析的数学原理239

8.2.2灰关联分析的基本特征239

8.2.3灰色关联度四公理240

8.2.4灰色关联分析的计算步骤241

8.2.5几种常用灰色关联度法245

8.2.6灰色关联度分析法应用示例255

8.2.7灰色关联度评价方法与其他方法结合应用示例258

8.3灰色动态GM模型262

8.3.1灰色动态模型的数学原理263

8.3.2 GM模型的基本类型与计算方法264

8.3.3灰色动态模型建模的基本步骤266

8.4多维灰色评估方法267

8.4.1灰色评估方法的数学原理与基本特征267

8.4.2灰色评估方法应用示例272

8.5灰色系统分析方法应用与研究展望281

参考文献283

习题8283

9全要素生产率及其测度方法285

9.1全要素生产率概述285

9.2全要素生产率的测度方法286

9.2.1参数方法286

9.2.2非参数方法290

9.3全要素生产率测度应用步骤292

9.4全要素生产率测度方法应用示例294

9.5全要素生产率应用与研究展望297

参考文献299

习题9300

10基于三层BP网络的评价方法301

10.1引言301

10.2多层人工神经网络与误差逆传播学习算法302

10.2.1 M-P神经元模型302

10.2.2多层人工神经网络与误差逆传播学习算法303

10.3应用示例307

10.4 BP网络评价方法的优缺点309

10.5神经网络的应用领域309

参考文献312

习题10312

11区间数评价法313

11.1区间评价原理与步骤313

11.1.1区间数定义与运算法则313

11.1.2区间评价314

11.2区间评价方法应用示例317

11.3区间评价方法应用与研究展望319

参考文献319

习题11320

12数据包络分析321

12.1 DEA模型的提出及历史发展321

12.2 DEA基本模型——C2R-DEA模型322

12.2.1 C2R模型的基本原理322

12.2.2 AM模型（Additive Model）327

12.2.3 C2R模型的含义329

12.3其他DEA模型介绍334

12.3.1 BC2-DEA模型334

12.3.2 C2GS2模型335

12.3.3 FG-DEA模型336

12.3.4 ST-DEA模型337

12.3.5一个整合模型338

12.3.6 C2WY-DEA模型338

12.3.7 SBM模型339

12.3.8 ERM模型340

12.3.9 RAM模型341

12.4 DEA的一般工作过程342

12.5 DEA方法应用示例343

12.6 DEA方法应用与研究展望347

参考文献349

习题12352

13多维标度法353

13.1多维标度法（Multidimensional Scaling）简介353

13.2托格森（Torgerson）方法354

13.3 K-L方法361

13.4谢帕尔德（Shepard）方法364

13.5克拉斯卡尔方法366

13.6 最小维数分析法（MDA方法）371

13.7多维标度法应用与研究展望378

参考文献379

习题13380

习题参考答案381

习题1381

习题2381

习题3381

习题4381

习题5385

习题6.1386

习题6.2387

习题6.3387

习题6.4388

习题6.5388

习题6.6388

习题6.7388

习题7388

习题8388

习题9389

习题10389

习题11389

习题12389

习题13390