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Indexed by:期刊论文

Date of Publication:2016-01-20

Journal:科研管理

Included Journals:PKU、ISTIC、CSSCI

Volume:37

Issue:1

Page Number:153-160,封4

ISSN No.:1000-2995

Key Words:评价体系;指标筛选;指标赋权;信息敏感性;主成分分析

Abstract:为了解决现有主成分法存在的无法赋权及合理筛选指标的问题,提出了基于信息敏感性的指标筛选与赋权模型.本文的主要创新与特色:一是通过主成分占原始指标集信息的比例与每个被保留的主成分对指标的偏导数乘积的和,反映该指标对原始指标集信息的影响程度.依据信息敏感性指标筛选标准确定累积信息含量,通过累积信息含量的大小遴选指标.二是通过指标的信息敏感性占全部指标信息敏感性的比例进行指标的赋权,以使指标的权重反映不同指标相对信息含量的大小.最后,通过一个实例将提出的指标筛选方法与现有主成分指标筛选方法进行了对比分析,以此说明所提出的指标筛选方法的可行性及有效性.