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计算指标权重前数据标准化的方法
在进行指标权重计算前，需要对原始数据进行标准化处理，以确保不同指标的数据在计算中具有相同的权重和影响力。
数据标准化的方法包括以下几个步骤：
1. 数据清洗：对原始数据进行清洗，去除异常值和缺失值，以保证数据的准确性和完整性。
2. 数据归一化：将不同指标的数据转化为统一的数值范围，如0~1或-1~1，以便进行比较和计算。
常用的归一化方法包括极差法、标准差法和小数定标法等。
3. 数据加权：根据指标的重要性和影响力，给不同指标的数据赋予不同的权重值。
常用的加权方法包括主观加权法、客观加权法和灰色关联度法等。
4. 计算指标权重：根据加权后的数据，使用层次分析法、熵权法、TOPSIS法等方法进行指标权重计算，得到各指标在综合评价中的相对权重。
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题目：z-score标准化法计算方法一、引言z-score标准化法是统计学中常用的一种数据标准化方法，它可以帮助我们将不同的数据转化成具有相同标准差和均值的标准正态分布。
在实际应用中，z-score标准化法被广泛应用于金融、医疗、心理学等领域。
本文将介绍z-score标准化法的计算方法，以及其在实际应用中的意义和注意事项。
二、z-score标准化法的计算方法1. z-score的定义z-score是用来衡量一个数值距离均值的相对距离的统计量。
它的计算方法是将原始数据减去均值，然后除以标准差，公式如下：z = (X - μ) / σ其中，z代表z-score，X代表原始数据，μ代表均值，σ代表标准差。
2. z-score的计算步骤a. 计算数据的均值μ和标准差σ我们首先需要计算原始数据的均值和标准差。
均值的计算方法是将所有数据相加，然后除以数据的个数；标准差的计算方法是将每个数据减去均值后求平方，然后相加并除以数据个数，最后取平方根。
b. 计算z-score有了数据的均值和标准差之后，我们就可以使用上面的公式计算z-score了。
将原始数据减去均值，然后除以标准差，就得到了z-score。
3. z-score的意义z-score可以帮助我们将不同的数据转化成具有相同标准差和均值的标准正态分布。
这样做的好处是，我们可以更直观地比较不同数据之间的差异性，而不会受到数据量纲和量级的影响。
三、z-score标准化法的实际应用1. 金融领域在金融领域，z-score标准化法常常被用来衡量个股或指数的波动性。
通过将股票收益率的z-score标准化，投资者可以更准确地比较不同股票的风险水平，从而做出更合理的投资决策。
2. 医疗领域在医疗领域，z-score标准化法常常被用来评估患者的生理指标。
通过将患者的生理指标转化成z-score，医生可以更好地判断患者的健康状况，及时给予治疗和指导。
3. 心理学领域在心理学领域，z-score标准化法常常被用来衡量个体在某种心理特质上的相对表现。
评价指标标准化在现代社会中，评价指标已经成为了衡量一个人、一个组织、一个国家甚至一个行业的重要标准。
然而，由于不同人、不同组织、不同国家、不同行业的评价指标不尽相同，导致了评价结果的不可比性和不公正性。
因此，评价指标标准化显得尤为重要。
一、为什么需要评价指标标准化？1.提高评价结果的可比性评价指标标准化可以使得不同人、不同组织、不同国家、不同行业的评价结果具有可比性。
这样，我们就可以更加客观地比较不同人、不同组织、不同国家、不同行业之间的差异，从而更好地了解各方面的发展情况。
2.提高评价结果的公正性评价指标标准化可以消除评价结果的主观性和不公正性。
如果评价指标不标准化，那么评价结果就会受到评价者的主观因素的影响，从而导致评价结果的不公正性。
而如果评价指标标准化，那么评价结果就会更加客观和公正。
3.提高评价指标的科学性评价指标标准化可以使得评价指标更加科学。
如果评价指标不标准化，那么评价指标就会受到评价者的主观因素的影响，从而导致评价指标的不科学。
而如果评价指标标准化，那么评价指标就会更加客观和科学。
二、如何实现评价指标标准化？1.确定评价指标的标准评价指标标准化的第一步是确定评价指标的标准。
评价指标的标准应该是客观、科学、可操作的，并且应该能够反映出被评价对象的真实情况。
2.建立评价指标的体系评价指标标准化的第二步是建立评价指标的体系。
评价指标的体系应该是完整、系统、科学的，并且应该能够反映出被评价对象的各个方面的情况。
3.制定评价指标的标准化方法评价指标标准化的第三步是制定评价指标的标准化方法。
评价指标的标准化方法应该是科学、可操作的，并且应该能够反映出被评价对象的真实情况。
4.实施评价指标的标准化评价指标标准化的第四步是实施评价指标的标准化。
实施评价指标的标准化需要评价者的共同努力，需要评价者的认真执行，需要评价者的不断改进。
5.监督评价指标的标准化评价指标标准化的第五步是监督评价指标的标准化。
数据标准化处理是数据预处理的一部分，用于将不同尺度、不同单位或不同量级的数据转换为具有统一标准的形式，以便于比较和分析。
在进行数据标准化处理时，设计指标是一个关键的步骤，它决定了数据标准化的具体方法和目标。
以下是在设计数据标准化处理指标时考虑的一些关键因素：1.选择标准化方法：-Z-Score标准化：将数据转换为具有均值为0、标准差为1的标准正态分布。
-Min-Max标准化：将数据缩放到指定的范围，例如0到1。
-Robust标准化：使用中位数和四分位数进行标准化，对异常值较为稳健。
2.考虑数据分布：-分析数据的分布情况，选择适合数据特征的标准化方法。
例如，如果数据近似正态分布，Z-Score标准化可能更合适。
3.处理异常值：-考虑是否需要对异常值进行处理，以确保它们不会对标准化的结果产生显著影响。
4.确定标准化的范围：-对于Min-Max标准化，确定数据转换的具体范围，如0到1或-1到1。
5.业务需求：-根据具体的业务需求和分析目标选择合适的标准化方法。
不同的业务场景可能需要不同的标准化策略。
6.与其他预处理步骤结合：-将数据标准化处理与其他预处理步骤（如缺失值处理、特征选择等）结合，形成完整的数据预处理流程。
7.可解释性：-考虑标准化后数据的可解释性，确保标准化不会导致信息丢失。
8.性能影响：-考虑标准化对模型性能的影响，可以在模型训练过程中进行对比实验，评估标准化的效果。
在设计数据标准化处理指标时，需要根据具体情况灵活运用不同的标准化方法，并在实际应用中进行验证和调整。
标准化的目标是使数据更容易处理、分析和解释，提高数据的一致性和可比性。
《中国卫生质量管理》第20卷 第2期(总第111期)2013年03月Chinese Health Quality Management Vol.20No.2(SN 111) MAR.2013 ·53 ·∗基金项目:国家自然科学基金(项目编号:81171427)娄苗苗 张 浩 刘丹红∗通讯作者:刘丹红第四军医大学卫生信息研究所 陕西 西安 710032医疗质量测量指标基础数据的标准化方法∗◆娄苗苗 张 浩 刘丹红∗【摘 要】 目的 尝试参考HL7RIM 方法规范化表达医疗质量指标的基础数据。
方法 以实验室检查为例,参照美国质量论坛提出的医疗质量数据模型(QDM ),采用实体—属性—值的路线,用UML 工具建立概念数据模型。
属性的设置、描述及词汇遵照NQF 定义,属性的数据类型参照HL7Datatype 。
结果 QDM 关注具有统计汇总意义的数据,类的属性包括HL7包含的状态、起始时间、截止时间、发送者、原因、结果以及RIM 中没有定义的来源、记录、对象、设备地点、环境地点、偏侧性等。
QDM 数据在词汇方面也反映了其特有的应用语境。
结论 QDM 数据可参照RIM 的表达方法描述,有利于质量指标标准化从基础数据元到文档结构的协调和统一,便于在CDA 架构下实现相关信息的传输、交换和集成。
【关键词】 医疗质量测量;数据模型;质量数据模型;参考信息模型;数据元Standardization of Source Data for Healthcare Quality Measurement /LOU Miaomiao ,ZHANG Hao ,LIU Dan⁃hong.//Chinese Health Quality Management ,2013,20(2):53-56Abstract Objective To describe source data of healthcare quality indicators by using the method of HL7RIM.Method Taking laboratory test as example ,we developed a conceptual data model through entity -attribute -value triple with UML tool on the basis of concepts ,attributes and vocabularies described in the Quality Data Model (QDM )which developed by National Qual⁃ity Forum of the U.S.and data types from HL7datatype.Result The QDM primarily focuses on the statistical summary of datarelated to healthcare quality.The attributes contains status ,start time ,end time ,sender ,reason and results ,which are alreadyincluded in HL7RIM and others which are not defined in RIM ,including the source ,recorder ,object ,facility location ,environ⁃mental location and laterality.The QDM data is also characterized by its specific application context in its vocabularies.Conclu⁃sion QDM can be described in the way of RIM ,which coordinates the standardization of the source data and structured docu⁃ment ,enabling the transmission ,exchanging and integration of healthcare quality information under CDA specification.Key words Healthcare Quality Measurement ;Data Model ;Quality Data Model ;Reference Information Model ;Data ElementFirst⁃author ’s address Institute for Health Informatics ,Fourth Military Medical University ,Xi'a n ,Shaanxi ,710032,China 与医疗质量测量指标相关的个案数据存在于电子病历、电子健康档案、公共卫生等各类信息系统中,数据在语义和表示上往往存在差异。
数据标准化的几种方法引言概述：数据标准化是数据处理中的重要步骤，它能够使得数据在不同的尺度下具有可比性和可解释性。
在数据分析和机器学习领域，数据标准化是一个必不可少的环节。
本文将介绍数据标准化的几种方法，包括最小-最大标准化、Z-score标准化、小数定标标准化、均值方差标准化和离差标准化。
一、最小-最大标准化：1.1 将数据映射到指定的范围内：最小-最大标准化是将数据映射到指定的范围内，通常是[0, 1]。
公式如下：X' = (X - Xmin) / (Xmax - Xmin)其中，X'是标准化后的数据，X是原始数据，Xmin是原始数据中的最小值，Xmax是原始数据中的最大值。
1.2 适用范围：最小-最大标准化适用于数据分布有明显边界的情况，例如图像处理中的像素值标准化。
1.3 优缺点：最小-最大标准化能够保留原始数据的分布信息，但对极端值比较敏感。
二、Z-score标准化：2.1 标准化到均值为0，标准差为1：Z-score标准化是将数据标准化到均值为0，标准差为1的标准正态分布。
公式如下：X' = (X - μ) / σ其中，X'是标准化后的数据，X是原始数据，μ是原始数据的均值，σ是原始数据的标准差。
2.2 适用范围：Z-score标准化适用于数据分布近似正态分布的情况，例如身高、体重等指标的标准化。
2.3 优缺点：Z-score标准化能够消除数据的尺度差异，但对异常值比较敏感。
三、小数定标标准化：3.1 将数据除以一个固定的基数：小数定标标准化是将数据除以一个固定的基数，通常是10的幂次方。
公式如下：X' = X / 10^k其中，X'是标准化后的数据，X是原始数据，k是使得标准化后的数据落在[-1, 1]之间的幂次方。
3.2 适用范围：小数定标标准化适用于数据分布未知的情况，可以将数据映射到[-1, 1]之间。
3.3 优缺点：小数定标标准化能够保留原始数据的比例关系，但对数据的精度有要求。
指标构建方法指标构建方法是在研究和分析中经常使用的一种技术，它可以帮助我们量化和衡量特定问题或现象。
通过合理的指标构建，我们可以更加客观地评估和比较不同的变量或对象，从而为决策和问题解决提供有力的支持。
本文将介绍一些常见的指标构建方法，并探讨其应用领域和注意事项。
一、加权平均法加权平均法是一种常见的指标构建方法，它将不同变量的重要性考虑在内，并按照一定的权重进行加权平均。
这种方法适用于需要综合考虑多个维度或指标的情况。
例如，在企业绩效评估中，可以将不同指标（如销售额、利润率、市场份额等）进行加权，得到一个综合评分，从而评估企业的整体表现。
二、标准化方法标准化方法是将不同变量按照一定的标准进行转化，使它们具有可比性。
常见的标准化方法包括最大最小值标准化、z-score标准化等。
这种方法适用于需要将不同单位或量级的指标进行比较和分析的情况。
例如，在招聘中，可以将不同求职者的学历、工作经验等指标进行标准化处理，以便更好地进行综合评估和比较。
三、主成分分析法主成分分析法是一种通过线性变换将多个相关指标转化为少数几个无关指标的方法。
它可以帮助我们简化和提取数据的结构，减少指标之间的相关性。
主成分分析法适用于需要降维和简化指标体系的情况。
例如，在市场调研中，可以通过主成分分析将多个相关的市场指标（如市场规模、增长率、竞争程度等）转化为几个综合指标，以便更好地理解市场的特征和趋势。
四、层次分析法层次分析法是一种将复杂问题分解为多个层次，并通过构建判断矩阵进行比较和权重分配的方法。
它适用于需要考虑多个因素和层次的决策问题。
例如，在供应链管理中，可以利用层次分析法评估不同供应商的综合能力，从而选择最合适的供应商。
指标构建方法在实际应用中需要注意以下几点。
首先，指标的选择应该具有代表性和可操作性，能够真实反映问题或现象的特征。
其次，指标之间应该具有一定的相关性或差异性，以便进行比较和分析。
此外，指标的权重分配应该合理，能够准确反映各个指标的重要性。
数据标准化的几种方法数据标准化是指将数据按照一定规范进行处理和整理，以确保数据的一致性、可比性和可靠性。
在数据处理和分析的过程中，数据标准化是非常重要的一步，它可以提高数据的质量，减少错误和偏差，使数据更具有可信度和可用性。
下面将介绍几种常用的数据标准化方法。
1. 缺失值处理在现实生活中，数据中经常会存在缺失值的情况，即某些数据项没有被记录或采集到。
处理缺失值的方法有多种，常见的有删除缺失值、用平均值或中位数填充缺失值、使用回归模型预测缺失值等。
选择合适的缺失值处理方法可以保证数据的完整性和准确性。
2. 数据清洗数据清洗是指对数据中的错误、不一致、重复、异常等问题进行识别和修复的过程。
数据清洗的方法包括去重、去除异常值、修复错误数据、统一命名规范等。
通过数据清洗可以提高数据的质量，减少数据分析时的误差和偏差。
3. 数据转换数据转换是指将原始数据转换为符合标准格式的数据，以便进行后续的分析和处理。
常见的数据转换方法包括数据类型转换、单位转换、数据归一化等。
数据转换可以使数据具有一致的格式和单位，方便进行比较和分析。
4. 数据编码数据编码是指将非数值型数据转换为数值型数据的过程。
在实际应用中，很多算法和模型只能处理数值型数据，因此需要将非数值型数据进行编码。
常见的数据编码方法有独热编码、标签编码等。
数据编码可以将非数值型数据转换为数值型数据，方便进行计算和分析。
5. 数据规范化数据规范化是指将数据按照一定的规则进行调整和缩放，以便使数据具有统一的范围和分布。
常见的数据规范化方法有最小-最大规范化、Z-Score规范化等。
数据规范化可以消除数据之间的量纲差异，使得不同指标之间具有可比性。
6. 数据集成数据集成是指将来自不同数据源的数据进行合并和整合的过程。
在实际应用中，数据往往来自多个系统或部门，需要进行数据集成才能进行综合分析。
数据集成的方法包括数据拼接、数据合并、数据关联等。
数据集成可以使得数据更加完整和全面，提高数据分析的效果和价值。
计算指标权重前数据标准化的方法
在进行指标权重计算之前，经常需要对数据进行标准化处理。
数据标准化可以将数据转化为相对位置或大小更容易理解的形式，从而便于进行数据分析和计算指标权重。
以下是几种常见的数据标准化方法：
1.最小-最大标准化(Min-Max normalization)：将原始数据映射到[0,1]区间上，公式为：(x-min)/(max-min)。
2.标准差标准化(Z-score normalization)：将原始数据转化为标准正态分布，公式为：(x-μ)/σ，其中μ为样本均值，σ为样本标准差。
3.小数定标标准化(Decimal scaling normalization)：通过移动小数点的位置，将原始数据映射到[-1,1]或[0,1]区间上，公式为：x/(10^k)，其中k为使得所有数据的绝对值都小于1的整数。
在进行指标权重计算时，需要根据具体情况选择合适的数据标准化方法，并保证各指标的标准化结果具有可比性和一致性，以保证计算结果的准确性和可信度。
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stata指标标准化在Stata中进行指标标准化，可以使用`egen`和`egenmore`命令来实现。
下面是一个示例：```stata* 创建一个包含原始指标的数据集clearinput A B C1 10 52 15 83 12 6end* 使用egen命令进行指标标准化egen A_std = std(A)egen B_std = std(B)egen C_std = std(C)* 查看标准化后的指标list A B C A_std B_std C_std```上述代码中，首先创建了一个包含原始指标的数据集。
然后使用`egen`命令计算每个指标的标准差，生成了新的变量A_std、B_std和C_std。
最后使用`list`命令可以查看标准化后的指标。
另外，如果要进行均值标准化，可以使用`command egenmore`扩展包中的`egenmore`命令。
具体用法如下：```stata* 安装egenmore命令ssc install egenmore* 使用egenmore命令进行均值标准化egenmore A_mean = mean(A), by(group)gen A_std = (A-A_mean)/r(sd_A)* 查看标准化后的指标list A group A_mean A_std```上述代码中，首先使用`ssc install`命令安装`egenmore`扩展包。
然后使用`egenmore`命令计算每个组别的均值，生成了新的变量A_mean。
最后根据均值和标准差计算了均值标准化后的指标A_std。
数据标准化的几种方法引言概述：数据标准化是指将数据转化为统一的格式和规范，以便于数据的比较、分析和共享。
在数据分析和数据管理中，数据标准化是非常重要的一环。
本文将介绍数据标准化的几种方法，包括范围缩放、均值归一化、标准差归一化和小数定标标准化。
一、范围缩放范围缩放是一种常用的数据标准化方法，它将数据缩放到一个特定的范围内。
常见的范围缩放方法有最小-最大缩放和z-score缩放。
1.1 最小-最大缩放最小-最大缩放是将数据线性映射到指定的最小值和最大值之间的过程。
这种方法通过以下公式进行计算：\[x' = \frac{x - \min(X)}{\max(X) - \min(X)} \times (max - min) + min\]其中，\(x\)是原始数据，\(x'\)是标准化后的数据，\(\min(X)\)和\(\max(X)\)分别是数据集的最小值和最大值，\(min\)和\(max\)是指定的最小值和最大值。
1.2 z-score缩放z-score缩放是将数据转化为标准正态分布的过程。
这种方法通过以下公式进行计算：\[x' = \frac{x - \mu}{\sigma}\]其中，\(x\)是原始数据，\(x'\)是标准化后的数据，\(\mu\)是数据集的均值，\(\sigma\)是数据集的标准差。
1.3 范围缩放的应用范围缩放方法广泛应用于机器学习和数据挖掘领域。
它可以将不同量纲的数据转化为相同的范围，避免不同量纲对数据分析的影响。
例如，在图象处理中，将像素值缩放到0到255的范围，可以使得图象的亮度更加均衡。
二、均值归一化均值归一化是将数据转化为以均值为中心的过程。
这种方法通过以下公式进行计算：\[x' = \frac{x - \mu}{\max(X) - \min(X)}\]其中，\(x\)是原始数据，\(x'\)是标准化后的数据，\(\mu\)是数据集的均值。
企业安全生产标准化评价指标及方法安全生产是企业发展的重要组成部分，对于保障员工生命安全和企业稳定发展具有重要意义。
为了提高企业安全生产水平，各级政府和相关部门都提出了一系列的标准化评价指标和方法。
本文将介绍企业安全生产标准化评价的指标和方法，以帮助企业更好地进行安全管理和风险控制。
一、安全生产标准化评价指标1. 安全管理体系指标安全管理体系是企业安全生产的基础，包括安全责任体系、安全规章制度、安全培训和教育、事故报告和调查等方面。
评价企业安全管理体系的指标主要包括责任制度是否健全，制度执行情况，培训和教育覆盖率，事故报告和调查的及时性和准确性等。
2. 安全生产设施指标安全生产设施是企业保障员工安全的重要条件，包括消防设施、安全防护设备、应急救护设备等。
评价企业安全生产设施的指标主要包括设施配备是否完善、设施运行是否正常、设施维护是否及时等。
3. 事故隐患排查指标事故隐患排查是发现和消除潜在的事故隐患，防止事故发生的重要措施。
评价企业事故隐患排查的指标主要包括排查频次、排查记录的完整性、发现和整改隐患的及时性等。
4. 安全生产培训指标安全生产培训是提高员工安全意识和技能的重要手段，对于预防事故具有重要作用。
评价企业安全生产培训的指标主要包括培训计划的制定和执行情况、培训内容和方法的科学性和有效性等。
5. 应急管理指标应急管理是在事故和突发事件发生时能够迅速做出应对和处理的能力，对于降低事故损失具有重要作用。
评价企业应急管理的指标主要包括应急预案的编制和演练情况、应急资源准备和调配的能力、应急响应和处置的效果等。
二、安全生产标准化评价方法1. 评估问卷调查法通过编制相应的评估问卷，针对企业安全生产的各个方面进行调查和评价。
问卷调查可以定量收集数据，便于进行综合分析和比较，但需要确保被调查员工的回答真实准确。
2. 审核法由专家组成的评估团队对企业的安全管理体系、设施、隐患排查等进行现场审核。
审核法可以直观地了解企业的实际情况，但需要专家具备较高的专业水平和丰富的实践经验。
数据标准化的几种方法数据标准化是指将不同来源、不同格式的数据进行统一处理，使其符合统一的标准和格式。
数据标准化的目的是提高数据的质量、准确性和一致性，以便更好地进行数据分析和决策支持。
下面将介绍几种常用的数据标准化方法。
1. 缺失值处理缺失值是指数据中的某些字段或者变量缺少数值或者信息。
在数据标准化过程中，需要对缺失值进行处理。
常用的方法有删除缺失值、填充缺失值和插值法。
删除缺失值是直接将含有缺失值的数据行或者列删除，但可能会导致数据量减少。
填充缺失值是用某些特定的数值或者统计指标来代替缺失值，如平均值、中位数或者众数。
插值法是根据已有数据的特征和规律，通过插值算法来预测缺失值。
2. 数据清洗数据清洗是指对数据中的错误、异常、重复、不一致等问题进行处理。
数据清洗的目的是保证数据的一致性和准确性。
常用的数据清洗方法包括去重、纠错和规范化。
去重是指删除数据中的重复记录，以避免重复计算和分析。
纠错是指对数据中的错误进行修正，如修正拼写错误、格式错误等。
规范化是指对数据进行统一的格式和单位转换，以便后续分析和比较。
3. 数据转换数据转换是指将数据从一种形式或者格式转换为另一种形式或者格式。
常用的数据转换方法有数值化、编码和归一化。
数值化是将非数值型数据转换为数值型数据，如将文本型数据转换为数值型编码。
编码是将数据进行分类或者分组，并为每一个类别或者组分配一个惟一的编码。
归一化是将数据进行缩放，使其数值范围在一定的区间内，以消除不同变量之间的量纲差异。
4. 数据集成数据集成是指将多个数据源或者数据表合并为一个整体的过程。
常用的数据集成方法有合并、连接和拼接。
合并是将两个或者多个数据集按照某个共同的字段或者变量进行合并。
连接是根据某个共同的字段或者变量将两个或者多个数据集进行关联。
拼接是将多个数据表按照行或者列进行拼接，形成一个新的数据表。
5. 数据规范化数据规范化是指将数据按照一定的规则和标准进行整理和调整，以便满足特定的要求和格式。
3.2.2指标数据的标准化方法
(1)正向指标的标准化
正向指标指数值越大表明经济状况越好的指标。
设：x ij –第i 个评价地区第j 个指标的隶属度,v ij –第i 个评价地区第j 个指标的值,m –被评价地区的个数。
根据正向指标的打分公式[19]，则x ij 为
111min()max()min()ij ij i m ij ij ij i m
i m v v x v v ≤≤≤≤≤≤−=− (1) (2)负向指标的标准化
负向指标指数值越小表明经济状况越好的指标。
设：x ij –第i 个评价地区第j 个指标的隶属度，v ij –第i 个评价地区第j 个指标的值，m –被评价地区的个数。
根据负向指标的打分公式[19]，则x ij 为
111max()max()min()ij ij i m ij ij ij i m
i m v v x v v ≤≤≤≤≤≤−=− (2) (3)适中指标的标准化
适中指标指越接近某一个规定的值越好的指标。
设：x ki –第i 个被评价年第k 个指标规范化处理后的值； q –第i 个被评价年第k 个指标理想值；V ki –第i 个被评价年第k 个指标的值。
根据适中指标的打分公式[19]，则x ki 为
11111,max(min(),max())1max(min(),max())1,ki ki ki ki i n i n ki ki ki ki ki i n i n ki q V V q
q V V q V q ,x V q V V q V q ≤≤≤≤≤≤≤≤−⎧−<⎪−−⎪⎪−⎪=−>⎨−−⎪⎪=⎪⎪⎩
q (3) (4)最佳区间型指标的标准化
最佳区间型指标指数值在某一个特定区间内都是合理的指标。
设：x ij –第i 个评价地区第j 个指标的隶属度；v ij –第i 个评价地区第j 个指标的值；m –被评价地区的个数。
根据最佳区间型指标的打分公式[19]，则x ij 为
111211*********,max(min(),max())1max(min(),max())1,ij ij ij ij i m i m ij ij ij ij ij i m i m ij q v v q q v v q v q v q x q v v q q v q ≤≤≤≤≤≤≤≤−⎧−<⎪−−⎪⎪−⎪−>=⎨−−⎪⎪⎪⎪,≤≤⎩
(4)
其中，q 1–指标最佳区间左边界；v ij –第i 个评价地区第j 个指标的值；q 2–指标最佳区间右边界。
