医学统计学 rsr法和topsis法相比较都有哪些优点

Posted 2023-05-04

TOPSIS法可用于医疗机构整体评价或各项工作效益或质量的分析比较,如评价公共场所卫生监督质量、医院工作质量、计划免疫工作、餐厅环境、尘肺危害程度等。该法的优点: ①方法简单、结构合理、排序明确、应用灵活; ②充分利用原始数据信息,排序结果能定量反映不同评价对象的优劣程度,直观、可靠; ③对数据无严格要求(对数据分布类型、样本含量、指标多少无严格的限制,既适用于小样本资料,也适用于多单元评价和多指标的大系统,对连续性、动态性资料均适用) ,可直接用原始数据计算,在计算过程中没有减少变量个数; ④能消除不同量纲带来的影响,因而可同时引入不同量纲的评价指标进行综合评价。缺点: ①Ci 只能反映各评价对象内部的相对接近度,并不能反映与理想的最优方案的相对接近程度; ②灵敏度不高

秩和比法的特点: ①计算简单,对资料无特殊要求,易推广应用; ②参与计算的是秩次,可消除异常值的干扰,可解决指标值为零时在统计处理中的困惑; ③RSR值无量纲,综合能力强,可代替一些专用综合指数,可容纳一些专用统计量的信息(如n、s、CV ) ,一些百分位数或流行病学指标(如OR, RR,PAR等) ; ④该法集参数统计与非参数统计于一身,极具柔韧性,可与其他许多数理统计方法、数量方法相互沟通、移植、嫁接,如RSR可镶在运筹学、灰色系统与模糊数学之中。不足之处: ①由于指标值采用秩代换,会丧失一些信息,且要求m ×n矩阵中各元素不能缺少。②最终的RSR值,只能反映综合秩次的差距,不能反映顺位间差异程度大小

参考技术A

RSR法和topsis法在SPSSAU中均有提供，具体区别可查看帮助手册。

RSR法帮助手册

TOPSIS法帮助手册

欧氏距离判别法，马氏距离判别法和Fisher判别法的优缺点都有哪些

综述如下：

1、欧氏距离（Euclidean distance）也称欧几里得度量、欧几里得度量，是一个通常采用的距离定义，它是在m维空间中两个点之间的真实距离。在二维和三维空间中的欧氏距离的就是两点之间的距离。

缺点：就大部分统计问题而言，欧氏距离是不能令人满意的。（每个坐标对欧氏距离的贡献是同等的。当坐标表示测量值时，它们往往带有大小不等的随机波动，在这种情况下，合理的方法是对坐标加权，使变化较大的坐标比变化较小的坐标有较小的权系数，这就产生了各种距离。

当各个分量为不同性质的量时，“距离”的大小与指标的单位有关。它将样品的不同属性（即各指标或各变量）之间的差别等同看待，这一点有时不能满足实际要求。没有考虑到总体变异对距离远近的影响。

2、马氏距离是由印度统计学家马哈拉诺比斯提出的，表示数据的协方差距离。为两个服从同一分布并且其协方差矩阵为Σ的随机变量与的差异程度：如果协方差矩阵为单位矩阵，那么马氏距离就简化为欧氏距离，如果协方差矩阵为对角阵，则其也可称为正规化的欧氏距离。

它是一种有效的计算两个未知样本集的相似度的方法。对于一个均值为μ，协方差矩阵为Σ的多变量向量，样本与总体的马氏距离为（dm)^2=(x-μ）＇Σ＾（－1)(x-μ）。在绝大多数情况下，马氏距离是可以顺利计算的，但是马氏距离的计算是不稳定的，不稳定的来源是协方差矩阵，这也是马氏距离与欧式距离的最大差异之处。

优点：它不受量纲的影响，两点之间的马氏距离与原始数据的测量单位无关。（它考虑到各种特性之间的联系（例如：一条关于身高的信息会带来一条关于体重的信息，因为两者是有关联的）并且是尺度无关的（scale-invariant)，即独立于测量尺度）；由标准化数据和中心化数据（即原始数据与均值之差）计算出的二点之间的马氏距离相同。马氏距离还可以排除变量之间的相关性的干扰。

缺点：夸大了变化微小的变量的作用。受协方差矩阵不稳定的影响，马氏距离并不总是能顺利计算出。

马氏与欧式距离的比较：

1、马氏距离的计算是建立在总体样本的基础上的，这一点可以从上述协方差矩阵的解释中可以得出，也就是说，如果拿同样的两个样本，放入两个不同的总体中，最后计算得出的两个样本间的马氏距离通常是不相同的，除非这两个总体的协方差矩阵碰巧相同；

2、在计算马氏距离过程中，要求总体样本数大于样本的维数，否则得到的总体样本协方差矩阵逆矩阵不存在，这种情况下，用欧氏距离计算即可。

参考技术A 这里不用知道是哪个距离。。。你FISHER做出来以后，找到系数，分别与对应自变量相乘得到判别式y。fisher判别需要知道临界值y0。可以用已知分组的所有y值相加，再除以个数，即得到y0。以两组为例，当第一组均值大于第二组均值，则当样品代入判别式后，若 y大于y0，则判为第一组；反之，则判为第二组。
有不懂可以hi我本回答被提问者采纳 参考技术B SPSS在完成Fisher判别分析后，会给出典则判别函数系数和在每一类质心处的函数马氏距离，你可以搜搜有关“距离判别分析法”的论文，很多论文的前面都有介绍