李兴奇
- 作品数：11 被引量：95H指数：5
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- 发文基金：云南省应用基础研究基金国家自然科学基金云南省哲学社会科学规划项目更多>>
- 相关领域：理学经济管理社会学文化科学更多>>
- 无量纲化方法的有效性评价被引量：40
- 2021年
- 无量纲化的原则是最大限度地消除各指标间的差异,同时尽可能保留指标的内部信息,构建一套不依赖综合评价结果的评价标准来判别无量纲化方法的优劣,将会使评价结果更具实时性和独立性。文章根据分布不变性、变异特征不变性和效率最优性原则构建无量纲化方法的有效性评价标准,通过理论研究和数值模拟实验比较了不同无量纲化方法的有效性。结果表明:线性无量纲化方法不会改变数据的分布特征,伸缩法不会改变数据的分布特征和变异特征,均值化和归一化是现有无量纲化方法中效率较高的;当数据的分布类型发生变化时,无量纲化方法的有效性也会随之改变,在无量纲化方法选择前需要充分考虑数据的分布类型。
- 李兴奇高晓红
- 关键词：有效性数值模拟
- 多元线性回归模型中无量纲化方法比较被引量：26
- 2022年
- 构建多元线性回归模型前通常需要对原始数据进行无量纲化处理,以减小各变量间的量纲差异,从而能真实地反映解释变量与被解释变量之间的依存关系。现有的无量纲化方法众多,但经不同无量纲化方法处理后所得的多元线性回归结果不同,甚至差异较大,因此选取合理的无量纲化方法是多元线性回归结果可靠与否的关键。文章首先从理论上对多元线性回归模型和无量纲化方法进行剖析;然后建立无量纲化方法优劣的评价指标体系;最后通过数值模拟实验来分析不同无量纲化方法的优劣,并探究方法的稳定性。结果发现,不同的无量纲化方法对多元线性回归模型的影响不同,归一化是一种既能消除变量间量纲差异,又能保留变量内差异信息,还能增强模型拟合效果的最优方法。
- 高晓红李兴奇
- 关键词：多元线性回归模型数值模拟
- 综合评价结果的区分度度量新方法被引量：6
- 2022年
- 文章基于综合评价区分度的定义,分析了传统区分度度量方法的不足,并对其进行改进,提出了多种新的区分度度量方法,最后通过模拟实验来检验各种方法的有效性。结果表明:传统区分度度量方法未能反映任意两个评价值间的可区分性,不利于准确度量综合评价结果的区分度;两两平方差法和两两离差法虽考虑了所有评价值间的可区分性大小,但计算量太大,且会出现评价值的区分度相互线性补偿的问题;相邻平方差法和相邻离差法虽有效简化了两两平方差法和两两离差法的计算量,但同样会出现评价值的区分度相互线性补偿的问题;经过不断改进得到的相邻对数离差法既解决了区分度相互线性补偿的问题,又能减小计算量,方便比较,是一种效果较好的区分度度量方法。
- 李兴奇高晓红
- 关键词：区分度
- 综合评价结果的区分度与稳定性研究被引量：12
- 2022年
- 综合评价是一项系统而又复杂的工作,其目的是获取能反映被评价对象全貌的综合评价值来区分不同个体的优劣。好的综合评价结果应该具备较高的区分度和稳定性,因此如何科学度量评价值的区分度和稳定性成为综合评价结果可靠与否的关键。文章构建一种新的区分度度量方法,提升了区分度的准确性和适用性;分析了导致综合评价结果波动的诸多因素,引进综合评价结果稳定性的度量指标,并证明了该指标的科学性与合理性;通过大量的数值模拟实验来计算不同综合评价方法的区分度和稳定性,研究区分度和稳定性的影响因素。结果表明,不同分布类型数据的取值规律不同,不同无量纲化方法处理数据的效用不同,不同综合评价方法确定权重的机理不同,任何一种因素的改变都会对综合评价结果的区分度和稳定性产生影响,所以进行综合评价前需要充分考虑数据的分布类型进而选择恰当的无量纲化方法和综合评价方法,以提高结果的区分度和稳定性。
- 李兴奇高晓红
- 关键词：综合评价区分度稳定性数值模拟
- 数学建模课程教学中的思政元素融入
- 2025年
- 课程思政将思政教育融入所有课程的教学中,润物无声般地实现立德树人的根本任务。以数学建模课程为例,分析思政元素融入到课程教学中的必要性,提出了数学建模课程的课程思政构建原则。针对数学建模课程的特性,深入挖掘课程内蕴含的思政元素,并设计相应的融入策略,通过案例展示了如何在数学建模课程教学中融入思政元素。
- 高晓红李兴奇
- 关键词：数学建模课程教学
- 服从不同分布数据的无量纲化方法研究被引量：11
- 2022年
- 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。
- 李兴奇高晓红
- 基于CIPP-DEA模型的高校课程思政效率评价方法研究
- 2025年
- 为提升高校课程思政的教学效率,该文首先分析了课程思政的特点,提出了一种整体效率评价的思想,然后分析CIPP模式在课程思政效率评价中的适用性和优势,最后将CIPP模式与DEA模型融合,构建课程思政效率评价的指标体系。这一指标体系能够对课程思政的教学效果进行完全量化,不仅提高了评价的系统性和科学性,而且为高校课程思政的持续改进提供了实证基础。研究结果强调了综合评价方法在教育领域应用的重要性,并为相关政策制定和教学实践提供了新的视角。
- 李兴奇高晓红
- 关键词：教学效率
- 经济新常态下云南农村新消费增长点的预测研究
- 2016年
- 培育云南农村新的消费增长点有助于为农村新一轮的经济增长寻找出路。本文首先利用扩展线性模型研究云南农村八项消费与人均可支配收入间的关系,并利用ARIMA模型预测未来五年的人均可支配收入;在此基础上预测了云南农村未来八项消费,探寻了云南农村未来新的消费增长点。研究表明:食品、居住、交通通讯、医疗保健消费依然是未来几年云南农村消费的主要支撑点。
- 李兴奇安敏
- 关键词：ARIMA模型消费增长点
- 无量纲化方法的效用测度及最优无量纲化模型构建
- 2024年
- 文章针对数据处理过程中无量纲化方法难以选择的问题,首先,对无量纲化方法的效用进行统计测度,分别用分布特征改变量、变异特征改变量、差异信息损失量及信息损失速率来度量无量纲化方法的负面效用,用拉开档次和区分度来度量无量纲化方法的正面效用,用统计检验来判别无量纲化方法的有效性。其次,以无量纲化有效为约束条件,以负面效用最小或正面效用最大为目标函数,分别构建分布特征损失最小、变异特征损失最小、差异信息量损失最小、信息损失速率最小、拉开档次最高、区分度最高等最优无量纲化模型。最后,利用数值模拟实验来求解最优模型。结果表明,平移尺度或伸缩尺度的微小调整可能会对其效果造成巨大影响,使用时一定要慎重,不能完全凭借个人经验来进行方法选择;通过最优无量纲化模型可实现在消除指标间的量纲差异的同时,最大程度地保护指标内的有用信息,使其不受损失,从而提高数据处理的科学性;无量纲化方法效用的统计检验能在给定的置信水平下,准确判断指标间的量纲差异是否已被消除,防止数据的过度处理。
- 高晓红李兴奇
- 综合评价方法中的最优无量纲化模型研究被引量：4
- 2024年
- 针对综合评价过程中无量纲化方法选择盲目性较强的问题,文章首先引入综合评价结果优良性的度量指标,优化综合评价结果稳定性和区分度的度量函数,建立无量纲化有效性的统计检验方法;其次,以无量纲化有效为主要约束条件,分别以稳定性最高、区分度最高以及稳定性和区分度均最高为目标函数构建三类最优无量纲化模型,分析大平移尺度和小平移尺度约束条件对最优无量纲化模型的影响;最后,通过大量的数值模拟实验研究了6种常用综合评价方法中的最优无量纲化模型,并对结果进行深入分析。研究发现,大平移尺度约束下几种综合评价方法中的最优无量纲化结果均不同于现有无量纲化方法,小平移尺度约束下的最优无量纲化与均值化较为接近,但不完全相同;经过不断优化后的稳定性函数和区分度函数能更科学地度量综合评价结果的稳定性和区分度大小,无量纲化有效性的统计检验方法能准确判断指标间的量纲差异是否被有效消除;综合评价方法、目标函数和约束条件不同时所对应的最优无量纲化结果不同。
- 李兴奇高晓红
- 关键词：稳定性区分度有效性
