事后分层权重的估计方法与Stata软件实现

目的:从方法学角度为复杂抽样数据事后分层权重的估计提供方案。方法:以2010年全国普查人口为标准人口,按照年龄(56层)、性别(2层)、城乡(2层)三个辅助变量共计224层的分组,使用Stata13.1软件对2011年CHARLS基线调查样本的事后分层权重进行估计。结果:撰写完成事后分层权重估计的Stata程序脚本,并以此获得CHARLS基线样本的事后分层权重及最终权重。应用事后分层权重调整后的样本人口学构成与标准人口构成一致。结论:事后分层调整与标准化方法相比,优势是不仅可以获得参数的合计估计值,而且可获得依据辅助变量分层后各层的参数估计值。     

基于熵权法的临床路径评价指标体系研究

目的：探索建立一套临床路径管理评价指标体系,为引导医疗卫生机构开展临床路径管理工作提供参考依据,从而不断促进临床路径管理的规范化、系统化。方法：采用文献回顾和归纳法,初步拟定评价指标体系集;应用专家咨询法和熵权法最终确立评价指标体系框架及各级指标的权重。结果：建立的基于熵权法的临床路径管理评价指标体系包括4个一级指标和22个二级指标。结论：所构建的临床路径管理指标体系具有针对性和科学性,可作为临床路径管理评价中以评促改、以评促建的工具。     

基于期刊加权被引次数的期刊评价方法

针对目前各图书馆的核心期刊评价不能准确反映读者对期刊的实际需求与馆藏期刊实际利用情况的问题,及不同署名位次的作者对文后参考文献的利用程度不同,提出了基于期刊加权被引次数的馆藏期刊评价方法,并以第二军医大学作者引用较多的风湿病学西文期刊为例进行期刊评价,结果证明利用该方法进行期刊评价要优于基于引文分析的传统期刊评价方法。     

基于软信息的结构化转换

随着文本信息（软信息）对多传感器信息融合的影响不断加深,如何形成一个有效的软信息结构化转换模型,给予计算机和传感器更多可融合的结构化软信息,成为了一个重要的任务。针对软信息结构化问题,即文本表示问题,首先对文本分类技术中向量空间模型的TF IDF权重进行研究;然后针对其结构化有效性方面的不足,通过引入事件全局权重和信息增益对TF IDF权重进行特征项关于文本主旨的信息及特征项在文本类间的分布信息补充、完善和实现软信息的结构化表示;最后通过实验验证了该改进方法对软信息结构化转换的可行性和有效性。     

基于AHP的高职中医类专业人才培养质量评价指标权重的研究

目的确定本课题组已构建的高职中医类专业人才培养质量评价指标体系各评价指标的权重。方法应用层次分析法（AHP法）,对4个一级指标和18个二级指标相对重要度两两比较,根据专家问卷结果构造判断矩阵,计算各指标权重。结果通过计算分析,得出了高职中医类人才培养质量的评价指标的权重,找出了影响高职中医类人才培养质量的关键因素。结论基于AHP的高职中医类专业人才培养质量评价指标权重的研究可为高职中医类专业人才培养质量提供一个比较公正、客观的评价。     

普通感冒不同证候医师报告结局的指标构成及权重的研究

目的：探索研究普通感冒中医医师报告结局的指标构成及权重。方法：在德尔菲法专家调查的第二轮问卷调查中结合层次分析法,筛选普通感冒不同证候的疗效观察指标并计算其权重。结果：初步总结出普通感冒风寒证、风热证、外寒内热证和暑湿证常见证候的疗效评价指标及其权重。结论：本研究应用层次分析法对普通感冒疗效评价指标及其权重的确定做了有益的探索,将专家的经验判断给予量化,为普通感冒证候医师报告结局量表的制定奠定了基础。     

村卫生室卫生服务能力评价指标的权重研究

确立包括科学的指标权重在内的评价指标体系,为实施村卫生室卫生服务能力综合评价和提高评价质量提供依据。本研究通过查阅文献、专题小组讨论和德尔菲法建立综合评价指标体系,运用层次分析法求出各评价指标权重。这种定性和定量相结合确定指标权重的分析方法较为科学,并易于接受,可在实际中推广应用。     

质量分数权重系数法表征银杏内酯组分溶解性及表观油水分配系数的探讨

该研究采用 HPLC-ELSD测定银杏内酯A和银杏内酯B在水和不同pH缓冲溶液中的平衡溶解度及其在正辛醇-水/缓冲盐溶液中的表观油水分配系数,进一步通过质量分数权重系数法,整合表征银杏内酯组分整体的平衡溶解度和整体的油水分配系数.研究中对直接加和法和质量分数权重系数整合法表征银杏内酯组分性质值进行了比较,发现质量分数权重系数整合表征中药组分性质更为科学合理,通过该尝试性研究可以为中药组分的性质表征提供一定的研究思路,同时为中药组分制剂研究提供依据.     

非线性回归时选择权重的一种方法

在进行非线性最小二乘 (L S)拟合时 ,是使目标函数O(θ,Y) =ΣWie2i　 (i=1,2 ,3,… ,n) (1)达到最小值。式 (1)中 ,O(θ,Y)为目标函数 ,θ为模型参数 ,i为观察值序号 ,Xi,Yi 为第 i组观察值 ,n为观察点数。Wi 为第 i组的权重或加权系数 ,ei 为拟合后第 i组残差值即随机误差。ei=(Yi- f(θ,Xi) ) (2 )其中 ,f (θ,Xi)为第 i组函数模型拟合或计算值。式 (1)隐含假定 ,ei 独立同分布 ,且～ (0 ,σ2 )。如不能满足此项假定 ,则 L S估计的优良性质必将受到严重破坏[1 ] 。作者认为 ,选择 Wi 的目的 ,就是使 Wiei 尽量满足上述假定条件 ,…     

课堂教学质量评估系统的制定

在选定课堂教学质量评估系统的评估因素的基础上 ,用 U型权重分析法赋予各因素以权重 ,进而形成一个较合理的课堂教学质量评估系统。