為在評價數(shù)據(jù)的無量綱化處理過程中兼顧異常值情形,并減弱因異常值的存在而導(dǎo)致的無量綱化后數(shù)據(jù)之間分布不均衡的問題,在極值處理法的基礎(chǔ)上,提出了一種非線性的無量綱化方法,即序比例誘導(dǎo)分段無量綱化方法。該方法以原始指標(biāo)值的排序百分比為誘導(dǎo)變量對原始指標(biāo)值進(jìn)行分段,并在各區(qū)段內(nèi)以極值處理法為基礎(chǔ)分別進(jìn)行無量綱化處理。通過性質(zhì)分析,發(fā)現(xiàn)該方法能夠較大程度地提升無量綱化結(jié)果對"總量恒定性"性質(zhì)的滿足程度。此外,采用模擬仿真的方法發(fā)現(xiàn),該無量綱化方法對異常值具有較好的抗干擾性、且隨著分段層級的增加其對異常值的敏感程度越來越低等主要結(jié)論。 

【文章來源】：系統(tǒng)管理學(xué)報. 2020,29(05)北大核心CSSCICSCD

【文章頁數(shù)】：8 頁

【部分圖文】：

不同程度的異常值下兩種無量綱化方法對總量恒定性的滿足程度

不同數(shù)據(jù)個數(shù)下分段層級數(shù)對無量綱化后數(shù)據(jù)分布均衡性測度值的影響

不同極端程度的異常值情形下無量綱化后數(shù)據(jù)的均衡性測度值的變化趨勢

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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