| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 1 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 多元统计方法在综合评价中的历史和研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 多元统计方法 | 第11-12页 |
| 1.2.2 相对有效性 | 第12-13页 |
| 1.3 本文的主要研究思路和论文结构 | 第13-16页 |
| 1.3.1 二叉树降维方法 | 第13页 |
| 1.3.2 相对有效性测度 | 第13-14页 |
| 1.3.3 主要工作 | 第14-15页 |
| 1.3.4 论文结构 | 第15-16页 |
| 2 主成分分析综合评价模型 | 第16-31页 |
| 2.1 主成分分析 | 第16-21页 |
| 2.1.1 主成分分析原理 | 第16页 |
| 2.1.2 数学模型 | 第16-21页 |
| 2.2 核主成分分析 | 第21-23页 |
| 2.2.1 核主成分分析的算法 | 第21-23页 |
| 2.2.2 核函数的选取 | 第23页 |
| 2.3 综合评价的主成分分析模型 | 第23-31页 |
| 2.3.1 主成分方差贡献率模型 | 第24页 |
| 2.3.2 变异系数加权主成分综合评价模型 | 第24-25页 |
| 2.3.3 主成分在综合评价中的实际应用 | 第25-31页 |
| 3 因子分析综合评价模型 | 第31-38页 |
| 3.1 因子分析法 | 第31-34页 |
| 3.1.1 基本思想 | 第31页 |
| 3.1.2 数学模型(正交因子模型) | 第31-34页 |
| 3.2 因子分析综合评价模型的应用 | 第34-38页 |
| 3.2.1 因子分析模型 | 第34-35页 |
| 3.2.2 因子分析在综合评价中的具体应用 | 第35-38页 |
| 4 降维二叉树评价模型 | 第38-48页 |
| 4.1 降维二叉树方法 | 第38-44页 |
| 4.1.1 计算原理 | 第38-39页 |
| 4.1.2 计算步骤 | 第39页 |
| 4.1.3 实例分析 | 第39-44页 |
| 4.2 改进的二叉树方法 | 第44-48页 |
| 4.2.1 原理 | 第44页 |
| 4.2.2 案例分析 | 第44-48页 |
| 5 综合评价模型的相对有效性分析 | 第48-60页 |
| 5.1 综合评价模型相对有效性测度理论与方法 | 第48-53页 |
| 5.1.1 相对有效性的定义 | 第48页 |
| 5.1.2 信度 | 第48-51页 |
| 5.1.3 相似度 | 第51-52页 |
| 5.1.4 离散度 | 第52页 |
| 5.1.5 相对有效性的综合测度 | 第52-53页 |
| 5.2 综合评价模型相对有效性测度实例 | 第53-59页 |
| 5.2.1 主成分分析、核主成分、因子分析的相对有效性 | 第53-54页 |
| 5.2.2 二叉树模型的相对有效性 | 第54-59页 |
| 5.3 总结 | 第59-60页 |
| 6 总结与展望 | 第60-61页 |
| 6.1 总结 | 第60页 |
| 6.2 研究趋势展望 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 附录 | 第65-68页 |
| 代码 | 第68-74页 |