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topsis法在线播放_topsis法用什么软件能计算(2024年12月免费观看)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：导读更新日期：2024-11-28

topsis法

SPSS AU：数据分心者的福音中期答辩即将来临，数据分心怎么办？𐟘𑠥ˆ릋…心，SPSS AU来拯救你！𐟚€ 𐟒𛠨😥œ觔蓐SS26.0？那你可真是out了！SPSS AU，让你轻松搞定数据分析，效率翻倍！ 𐟔砧”𕨄‘坏了？下载费时？别担心，SPSS AU帮你省去这些烦恼，快速上线，时间就是金钱！ 𐟑颀𐟏련€师推荐你用SPSS AU，那肯定是有原因的！秒回你的分析结果，效率高到让你惊叹！ 𐟓ˆ SPSS AU使用步骤： 1️⃣ 准备好数据，并进行同趋势正向化处理（如果你的数据已经是正向的，这步可以省略）。 2️⃣ 使用数据归一化处理来解决量纲问题（在数据处理中选择‘平方和归一化’）。 3️⃣ 对处理好的数据进行TOPSIS法分析。 4️⃣ 查看分析结果，轻松搞定！ 𐟌Ÿ 快来试试SPSS AU吧！超快、超好用，让你的数据分析不再成为难题！只需按照帮助手册一步步操作，你也能轻松掌握！𐟓š𐟒က

SPSSAU实战！TOPSIS秒懂第一次使用SPSSAU独立完成大作业，任务是利用TOPSIS法进行分析。以下是详细步骤： 1️⃣ 准备数据并进行同趋势正向化处理（我的数据已经是正向的，所以这步省略）。 2️⃣ 使用数据归一化处理来解决量纲问题（在数据处理中选择“生成变量”，通常选择“平方和归一化”）。 3️⃣ 将处理好的数据进行TOPSIS法分析。 4️⃣ 查看分析结果。整个过程非常快速且易于使用，简直是科研新手的福音！只要按照帮助手册一步步操作，就能轻松完成。我决定今后在论文和期刊中也会使用SPSSAU进行数据分析。

Stata熵权TOPSIS法熵权TOPSIS法是一种综合评价方法，主要用于多指标决策问题。以下是使用Stata进行熵权TOPSIS的具体步骤：数据标准化 𐟓Š 由于各指标的量纲不同，首先需要对数据进行标准化处理。常用的方法是极小极大归一化。对于正向指标，计算公式为： $$ x_{ij} = \frac{x_{ij} - \min(x_{ij})}{\max(x_{ij}) - \min(x_{ij})}$$ 对于负向指标，计算公式为： $$ x_{ij} = \frac{\max(x_{ij}) - x_{ij}}{\max(x_{ij}) - \min(x_{ij})}$$ 熵值计算 𐟌᯸ 根据标准化后的数据，计算各个指标的熵值。具体步骤如下：计算第j个指标第i个样本的比重pj： $$ p_{ij} = \frac{x_{ij}}{\sum_{i=1}^{n} x_{ij}}$$ 计算指标的熵值H： $$ H_j = -k \sum_{i=1}^{n} p_{ij} \ln(p_{ij})$$ 其中，k = 1 / ln(n) 计算权重wj： $$ w_j = \frac{1 - H_j}{\sum_{j=1}^{m} (1 - H_j)}$$ 构建加权标准化决策矩阵 𐟓ˆ 将标准化后的决策矩阵按权重进行加权，得到加权标准化决策矩阵L： $$ l_{ij} = w_j x_{ij}$$ 确定正、负理想解 𐟎 正理想解A+和负理想解A-分别为： $$ A^+ = \max(l_{ij}), A^- = \min(l_{ij})$$ 计算方案与正、负理想解的距离 𐟓 分别计算每个方案与正理想解和负理想解的距离D+和D-： $$ D^+ = \sqrt{\sum_{j=1}^{m} (l_{ij} - A^+)^2}, D^- = \sqrt{\sum_{j=1}^{m} (l_{ij} - A^-)^2}$$ 计算综合得分（相对接近度） 𐟏† 最后，计算每个方案的相对接近度C，并按接近度对方案进行排序： $$ C = \frac{D^-}{D^+ + D^-}$$ 通过以上步骤，可以得出每个方案的熵权TOPSIS综合得分，从而对方案进行全面评价。

如何一键完成熵权TOPSIS法分析，软件操作教程SPSSAU的微博视频

为老年人设计家具：餐桌椅的适老化改造 𐟎‰ 大家好！今天我想和大家聊聊如何为老年人设计家具，特别是餐桌椅的适老化改造。𐟑𔊊𐟔 研究目的我们的目标是满足老年人对家具的使用需求和功能诉求，提升他们的生活品质。同时，我们希望通过科学合理的设计路径框架，选出最佳的设计方案。 𐟓Š 研究方法用户需求挖掘：我们采用了访谈法、观察法和问卷调查法来调研老年用户，并结合德尔菲法获取他们的需求。基于AHP的用户需求权重运算：我们构建了层次分析评价模型，算出各项需求指标的权重值，并进行一致性检验。基于AD的设计参数映射：运用AD理论把用户需求转化为设计参数，完成功能域和设计域的映射。基于TOPSIS的设计方案评估：通过构建判断矩阵，计算正负理想解距离和相对贴近度，来评估设计方案。 𐟓ˆ 主要结果适老餐桌椅用户需求获取：我们构建了适老化餐桌椅层次分析评价模型，包括功能需求、外观需求、情感需求和交互需求4个准则层，以及23个设计要素。适老化餐桌椅用户需求权重分析：我们发现方便起身、减少磕碰和摔倒、辅助起身等需求对适老化餐桌椅设计的影响最大。适老化餐桌椅设计参数映射：根据AD理论，我们将用户需求转化为功能需求和设计参数，进行了域之间的映射，得到了无耦合设计的可信矩阵。适老化餐桌椅方案设计：我们提出了两个设计方案。方案一的餐桌是弧形设计，增加了借力握手空位和护腰设计；方案二的餐桌老人用餐区有梯形空间，椅子是扶手外包裹和靠背接力握手空间设计。适老化餐桌椅设计评估：我们用TOPSIS法对三个方案进行评估，发现方案一是最优设计方案。 𐟓 结论与启示结论：AHP - AD - TOPSIS方法可以设计出符合老年用户需求的适老化餐桌椅。启示：这种方法能弥补单一研究方法的不足，提高方案优选的客观性和严谨性。但用户需求采集的样本数量较少，后续可以用人工智能驱动下的在线评论等方法来调研。希望这些研究能为家具产品设计提供一些参考和启示！𐟒က

研0日常：学习与生活的平衡术 𐟓š 阅读《置身事内》和《明朝那些事》，这两本书让我对历史和现实有了更深的思考。特别是《置身事内》，书中的观点让我意识到，虽然企业在“死”后一了百了，但它们积累的技术、人才和经验并不会随之消失。这让我联想到个人成长，即使有时候学习没有立竿见影的效果，但我们在学习过程中潜移默化地积累的东西，会一直影响着我们。 𐟒ƒ 跳舞的第三节课，感觉今天有进步，能够跟上音乐的节奏了，虽然动作还不够标准，但比前两天顺了很多。找到了一点感觉，接下来需要多练，基本功得练好。 𐟍𕠥𐝨𚆨Œ𖧙𞩁“的青提茉莉，味道清新，感觉很不错。 𐟒𛠐ython学习，视频进度到p7p8，作业完成度07/83，继续努力。 𐟗㯸多邻国日语学习，每天都在进步中。 𐟓š 数学建模之topsis法，虽然有点复杂，但很有趣，继续探索中。今天没怎么拍照，但这些学习经历和生活点滴都成就了我。

数学建模国赛必备模型清单，拿奖就靠它！数学建模国赛即将拉开帷幕，是时候拿出你的看家本领了！𐟓ˆ𐟓Š 为了帮助你在比赛中脱颖而出，我整理了一些常用的数学模型，供你参考。无论你是新手还是老手，这些模型都能为你提供宝贵的思路。评价模型 𐟌Ÿ 评价模型是数学建模的基础，通过对问题的特点和需求进行分析，设计合适的评价标准和指标，对不同方案或模型的性能进行评估和比较。常见的评价模型包括层次分析法、模糊综合评价、熵值法、TOPSIS法、数据包络分析、秩和比法等。分类模型 𐟓š 分类模型是根据已知的分类标号将输入的数据集建立分类的数据挖掘方法。目标是将数据的每个个案都尽可能准确地预测到一个目标分类中。典型的分类模型包括K-means聚类、Fisher判别分析、二元logistic回归、决策树、随机森林、神经网络分类、K近邻算法等。预测模型 𐟔Ω𕋦补ž‹可以根据给定的数据集或者特定规律，构建合适的数学模型，进行未来趋势预测。常用的预测模型算法有ARIMA预测、指数平滑法、灰色预测模型、马尔科夫预测、机器学习等。优化模型 𐟏† 优化模型旨在找到使某个目标函数取得最大或最小值的最优解。适用于求解最佳决策、资源分配、排产安排等问题。常见的优化方法包括线性规划、非线性规划、整数规划、多目标规划、动态规划等。历年真题与优秀文章 𐟓‘ 如果你没有参赛经验，不妨先看看历年的赛题和优秀文章，这能为你提供一些思路和参考。通过参与竞赛，你可以挑战自己，拓展数学思维和解决问题的能力，同时学习到如何与团队合作，如何有效地沟通和协作，如何克服困难和解决问题。最后，记得参考一些历年真题和优秀案例，这些内容都能为你提供思路和灵感。希望你能在比赛中取得好成绩，加油！𐟒ꀀ

会计论文提纲：新零售模式下的财务风险研究嘿，同学们！写会计学论文是不是让你头疼？别担心，今天我来分享一个超详细的论文提纲，主题是“新零售模式下九阳股份财务风险识别与控制研究”。保证让你的导师眼前一亮，直呼内行！𐟌Ÿ 第一章：绪论 𐟚€ 首先，要吸引眼球！介绍研究背景（新零售浪潮下九阳如何乘风破浪）、意义（为企业财务管理提供实操指南）。这部分要简明扼要，让人一眼就能get到你的研究价值。第二章：相关概念及理论 𐟓š 专业术语不能少，新零售、财务风险这些概念得讲明白。再搬出供应链管理、客户关系管理、信息不对称理论，理论基础打得牢，后续分析才有料！第三章：案例企业概述 𐟔 九阳股份闪亮登场！从公司简介到新零售转型动因，再到转型历程，条理清晰，逻辑严谨。记得分析下转型的优劣势，为后文埋伏笔哦！第四章：风险识别与评价 𐟓Š 重头戏来了！筹资、投资、营运、信用、技术五大风险一网打尽。用上熵权TOPSIS法，模型构建、指标选取、权重确定、风险排序，一步步带你走进财务风险的世界。第五章：风险成因分析 𐟔 别光识别风险，还得深挖根源！从筹资到技术，每个风险点都细细剖析，找出问题的症结所在。这样你的论文才有深度，有说服力！第六章：控制对策 𐟒ꊥ‘现问题就要解决问题！针对前面分析的风险成因，提出切实可行的控制措施。加强内控、优化投资、提升营运效率...每一招都是实打实的干货！第七章：结论与展望 𐟌Ÿ 总结全文，点明研究发现与不足。别忘了展望未来研究方向，给论文画上完美句号。参考文献 𐟓š 参考文献列全了，严谨性MAX！按照这个提纲，一步步来，你的会计学论文也能成为导师眼中的“别人家的孩子”！赶紧收藏起来，照着抄也会吧？𐟘‰

SPSSAU：数据分析师的超级助手𐟓Š 论文数据分析的救星来啦！SPSSAU网站提供了全面的数据分析功能，涵盖了卡方分析、回归分析、多重比较、协方差分析以及权重检验等多种方法。无论是频数分析、描述性统计、相关性分析、方差分析，还是单样本t检验、正态性检验、分类汇总、交叉卡方分析、线性回归、配对t检验以及非参数检验，SPSSAU都能轻松搞定。在可视化方面，SPSSAU提供了散点图、直方图、箱线图、象限图、帕累托图、簇状图、组合图以及气泡图等多种图表类型。此外，还有Robust回归、OLS回归、两阶段回归、TSLS回归、分位数回归、ADF检验、ARIMA预测、偏（自）相关图、面板模型、倾向得分匹配、分组回归、DID差分、Tobit模型、TwoStep Heckman模型、RDD断点模型、VAR模型、格兰杰检验以及ARCH模型等多种高级分析方法。在层次分析方面，SPSSAU提供了AHP层次分析、熵值法、模糊综合评价、灰色关联法、TOPSIS法、WRSR秩和比法、独立性权重法、信息量权重法、耦合协调度法、熵权TOPSIS法以及灰色预测模型等多种方法。同时，还支持指数平滑DEA模型、DEMATEL模型以及Vikor模型等。在卡方检验方面，SPSSAU提供了卡方检验、Kappa检验、配对卡方检验、二元Probit模型、Poisson回归模型以及Cox回归模型等多种方法。此外，还有ICC组内单样本分析、相关系数分析、Wilcoxon配对样本检验、游程检验以及Kendall协调系数等多种非参数检验方法。总之，SPSSAU是数据分析师的得力助手，提供了全方位的数据分析功能和高质量的图表输出。快去试试吧！

如何选择合适的供应商？𐟤” 选择供应商可不是一件简单的事儿，它涉及到很多因素和原则。让我们一起来看看如何在这个复杂的过程中做出明智的选择吧！供应商选择的影响因素 𐟌 供应商的选择会受到各种经济、政治和其他因素的影响。以下是一些关键因素：质量：供应商是否有一套稳定有效的质量保证体系？他们有没有生产所需特定产品的设备和工艺能力？价格：成本和价格是关键因素。运用价值工程的方法对产品进行成本分析，并通过双赢的价格谈判实现成本节约。交货准时性：供应商是否拥有足够的生产能力？人力资源是否充足？有没有扩大产能的潜力？品种柔性：供应商能否提供多样化的产品和服务？其他因素：包括供应商的售前、售后服务的纪录，以及他们在行业中的声誉等。选择供应商的原则 𐟏… 供应商开发的基本准则是“Q.C.D.S”原则，也就是质量、成本、交付与服务并重的原则。在这四者中，质量是最重要的。首先要确认供应商是否建立有一套稳定有效的质量保证体系，然后确认他们是否具有生产所需特定产品的设备和工艺能力。其次是成本与价格，要运用价值工程的方法对所涉及的产品进行成本分析，并通过双赢的价格谈判实现成本节约。在交付方面，要确定供应商是否拥有足够的生产能力，人力资源是否充足，有没有扩大产能的潜力。最后一点，也是非常重要的是供应商的售前、售后服务的纪录。供应商选择的步骤 𐟓 选择供应商时，企业决策者需要因地制宜，对企业所处的内外环境进行详细的分析，根据企业的长期发展战略和核心竞争力，选择适合本企业或本行业的理论和方法，制定相应的实施步骤和实施规则。不同的企业在选择供应商时，所采用的步骤会有差别，但基本的步骤应包含以下几个方面：成立供应商评选小组分析市场竞争环境确立供应商选择的目标建立供应商评价标准供应商参与评选供应商实施供应合作关系供应商的选择方法 𐟔 目前，可以应用于供应商选择的技术方法和工具主要分为三类：定性方法、定量方法及定性与定量相结合的方法。具体有公开招标法、协商选择法、ABC成本法、线性规划方法、层次分析法（AHP）、模糊综合评判法、神经网络法、TOPSIS法、数据包络分析（DEA）、成分分析法、灰色综合评价法以及这些方法的集成应用法等。制造型企业可以根据自己的实际情况选择其中的方法加以应用。常用的方法如下：直观判断法考核选择法招标选择法协商选择法选择供应商时应注意的问题 ⚠️ 自制与“外包采购” 单一供应商与多家供应商国内与国际采购直接采购与间接采购避免缺乏科学的选择方法选择合适的供应商对企业的发展至关重要。希望这些建议能帮助你在这个过程中做出明智的选择！𐟎

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