AHP和DEA是什么意思?
AHP和DEA的意思分别是层次分析法和数据包络分析法
AHP层次分析法是一种解决多目标复杂问题的定性和定量相结合进行计算决策权重的研究方法。
完整的AHP层次分析法通常包括四个步骤:
第一步:标度确定和构造判断矩阵;
此步骤即为原始数据(判断矩阵)的来源,比如本例中使用1-5分标度法(最低为1分,最高为5分);并且结合出专家打分最终得到判断矩阵表格。
第二步:特征向量,特征根计算和权重计算;
此步骤目的在于计算出权重值,如果需要计算权重,则需要首先计算特征向量值,因此SPSSAU会提供特征向量指标。 同时得到最大特征根值(CI),用于下一步的一致性检验使用。
第三步:一致性检验分析;
在构建判断矩阵时,有可能会出现逻辑性错误,比如A比B重要,B比C重要,但却又出现C比A重要。因此需要使用一致性检验是否出现问题,一致性检验使用CR值进行分析,CR值小于0.1则说明通过一致性检验,反之则说明没有通过一致性检验。
针对CR的计算上,CR=CI/RI,CI值在求特征向量时已经得到,RI值则直接查表得出。
如果数据没有通过一致性检验,此时需要检查是否存在逻辑问题等,重新录入判断矩阵进行分析。
第四步:分析结论。
如果已经计算出权重,并且判断矩阵满足一致性检验,最终则可以下结论继续进一步分析。
详细参考:AHP层次分析法-SPSSAU
1.AHP和DEA的意思分别是层次分析法和数据包络分析法
2. AHP的意思是:层次分析法,是由Analytic Hierarchy Process 三个单词的首字母合成的,例:Now let's use AHP to evaluate a set of applications for cloud suitability.现在让我们使用层次分析法对一组应用程序的云计算适应性进行评估。
3. DEA的意思是数据包络分析法,是由Data Envelopment AnAlysis三个单词的首字母合成的,例:Based on the analysis of several basic conceptions of the efficiency evaluation, anindex system for the efficiency evaluation on electric power industry with DEA modelwas proposed. 在对效率评价的几个基本概念进行分析的基础上,提出了一套使用数据包络分析法的电力工业效率评价指标体系。
AHP和DEA的意思分别是层次分析法和数据包络分析法
AHP的意思是:层次分析法,是由Analytic Hierarchy Process 三个单词的首字母合成的,例:Now let's use AHP to evaluate a set of applications for cloud suitability.现在让我们使用层次分析法对一组应用程序的云计算适应性进行评估。
DEA的意思是数据包络分析法,是由Data Envelopment AnAlysis三个单词的首字母合成的,例:Based on the analysis of several basic conceptions of the efficiency evaluation, anindex system for the efficiency evaluation on electric power industry with DEA modelwas proposed. 在对效率评价的几个基本概念进行分析的基础上,提出了一套使用数据包络分析法的电力工业效率评价指标体系。
Analytic Hierarchy Process
这个是分层次分析的效绩模型 把你要分析的项目按照目标,标准,选择分成若干曾,然后再吧相应的系数相成得到最后的效绩值。
后来有个人结合了这两个模型 叫DEAHP 用DEA得出的系数为AHP服务
说白了,如果你有足够的数据量和信息量,尽量避免使用DEA 结果不可靠
AHP层次分析法:
AHP层次分析法(Analytical Hierarchy Process, 简称AHP)是个很有趣又很有用的东西,它提供一个有效的方法去进行复杂的决策,无论在一般生活、商业或学术研究上,都有很精采的应用。
例如:
软件开发管理之应用---- 在微软的MSDN文件里,其利用AHP方法来评析与比较3个信息系统的质量,以决定那一个系统的质量最好。
一般生活上之应用---- 例如本章所举的例子,想找一个理想的工作,其所谓理想的评选标准有三:钱多、事少、离家近。那么就可以利用AHP方法来从多个工作机会中评选出一个比较合乎理想的工作了。
商业上之应用---- 例如全球性运输公司利用AHP方法评选最佳转运港口。
简而言之,AHP是将复杂的决策情境切分为数个小部份,再将这些部分组织成为一个树状的层次结构。然后,对每一个部份的相对重要性给予权数值,然后进行分析出各个部份优先权。对决策者而言,以层次结构去组织有关替代方案(alternative)的评选条件或标准(criteria)、权数(weight)和分析(analysis),非常有助于对事物的了解。此外,AHP可协助捕捉主观和客观的评估测度,检验评估的一致性,以及团队所建议的替代方案,减少团队决策之失误,如失焦、无计划、无参予等。AHP将整个问题细分为多个较不重要的评估,但还维持整体的决策。
AHP方法是由Thomas L. Saaty教授所研究发展出来的,其适合多评选标准(Multi-Criteria)的复杂决策。目前市面上有许多软件工具可用,包括最著名的Expert Choice软件系统,以及免费网络上AHP软件或服务, 可下载Java版本的AHP系统。
DEA数据包络分析:
在人们的生产活动和社会活动中常常会遇到这样的问题:经过一段时间之后,需要对具有相同类型的部门或单位(称为决策单元)进行评价,其评价的依据是决策单元的“输入”数据和“输出”数据,输入数据是指决策单元在某种活动中需要消耗的某些量,例如投入的资金总额,投入的总劳动力数,占地面积等等;输出数据是决策单元经过一定的输入之后,产生的表明该活动成效的某些信息量,例如不同类型的产品数量,产品的质量,经济效益等等.再具体些说,譬如在评价某城市的高等学校时,输入可以是学校的全年的资金,教职员工的总人数,教学用房的总面积,各类职称的教师人数等等;输出可以是培养博士研究生的人数,硕士研究生的人数,大学生的人数,学生的质量(德,智,体),教师的教学工作量,学校的科研成果(数量与质量)等等.根据输入数据和输出数据来评价决策单元的优劣,即所谓评价部门(或单位)间的相对有效性。
1978年由著名的运筹学家A.Charnes,W.W.Cooper和 E.Rhodes首先提出了一个被称为数据包络分析(Data Envelopment Analysis,简称DEA)的方法,去评价部门间的相对有效性(因此被称为DEA有效).他们的第一个模型被命名为CCR模型.从生产函数角度看,这一模型是用来研究具有多个输入、特别是具有多个输出的“生产部门”同时为“规模有效”与“技术有效”的十分理想且卓有成效的方法.1984年 R.D.Banker,A.Charnes和W.W.Cooper给出了一个被称为BCC的模型.1985年Charnes,Cooper和 B.Golany, L.Seiford, J.Stutz给出了另一个模型(称为CCGSS模型),这两个模型是用来研究生产部门的间的“技术有效”性的.1986年Charnes,Cooper 和魏权龄为了进一步地估计“有效生产前沿面”,利用Charnes, Cooper和K.Kortanek于1962年首先提出的半无限规划理论,研究了具有无穷多个决策单元的情况,给出了一个新的数据包络模型——CCW模型.1987年Charnes, Cooper,魏权龄和黄志民又得到了称为锥比率的数据包络模型——CCWH模型.这一模型可以用来处理具有过多的输入及输出的情况,而且锥的选取可以体现决策者的“偏好”.灵活的应用这一模型,可以将CCR模型中确定出的DEA有效决策单元进行分类或排队等等.这些模型以及新的模型正在被不断地进行完善和进一步发展。
AHP和DEA是什么意思?
DEA的意思是数据包络分析法,是由Data Envelopment AnAlysis三个单词的首字母合成的,例:Based on the analysis of several basic conceptions of the efficiency evaluation, anindex system for the efficiency evaluation on electric power industry with DEA modelwas proposed. 在对效率评价的几个基本概念进行分析的基...
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