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题名无量纲化方法选择及最优无量纲化方法构建
被引量：2
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作者
高晓红
李兴奇
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机构
楚雄师范学院数学与计算机科学学院
楚雄师范学院管理与经济学院
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出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2024年第4期44-49,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(11261001)
云南省地方本科高校基础研究联合专项面上项目(202301BA070001-054,202301BA070001-059)。
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文摘
文章针对综合评价过程中无量纲化方法难以选择的问题,首先,基于分布特征不变性和变异特征不变性对无量纲化方法进行初步筛选,结果发现,只有伸缩法能同时保持指标的分布特征和变异特征不变;其次,构建无量纲化有效性的统计检验方法,并检验各种伸缩法的有效性,结果发现,并非所有的伸缩法都能有效消除指标间的量纲差异;然后,建立无量纲化信息损失速率的度量模型,提出无量纲化方法选择的主要步骤,并以无量纲化应在有效消除指标间量纲差异的情况下尽可能减小指标内的信息损失速率为原则,构建一种最优无量纲化模型;最后,通过大量的数值模拟实验来进行无量纲化方法选择,并求解最优无量纲化模型。结果发现,基于以上步骤能更加科学准确地进行无量纲化方法选择;构建的最优无量纲化方法不同于任何一种现有的无量纲化方法,其不仅可以有效消除指标间的量纲差异,而且可以防止对数据的过度处理,造成不必要的信息损失。
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关键词
无量纲化
有效性检验
信息损失速率
数值模拟实验
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Keywords
nondimensionalization
effectiveness test
information loss rate
numerical simulation experiment
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分类号
C812
[社会学—统计学]
O213.9
[理学—概率论与数理统计]
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题名服从不同分布数据的无量纲化方法研究
被引量：11
- 2
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作者
李兴奇
高晓红
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机构
楚雄师范学院管理与经济学院
楚雄师范学院数学与计算机科学学院
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出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2022年第10期31-36,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(11261001)
云南省应用基础研究计划青年项目(2017FD152)
楚雄师范学院校级一般项目(XJYB2007)。
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文摘
无量纲化的优点是能缩小指标间的量纲差异,缺点是容易造成原始信息损失,科学评价无量纲化方法的利弊有助于寻找不同分布中的最佳无量纲化方法,提高数据的处理质量。文章分别构建无量纲化效果和信息损失情况的评价指标,通过数值模拟实验来比较不同分布中各无量纲化方法的效果和信息损失速率。结果发现,无量纲化过程中利弊并存,不同分布数据适用的无量纲化方法不同,需要综合考虑数据的分布特点和研究的需要来选择无量纲化方法,其中线性无量纲化不改变数据的分布特征,伸缩法不改变数据的变异性,平移法不改变数据的差异性大小,归一化和规范化的无量纲化效果较好,但信息损失速率较快。
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关键词
不同分布
无量纲化方法
无量纲化的效果
信息损失速率
弹性
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Keywords
different distributions
dimensionless methods
dimensionless effect
information loss rate
elasticity
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分类号
O21
[理学—概率论与数理统计]
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