比較和選擇的方法有哪些

㈠ 比較與選擇方案應從哪些方面入手

摘要 比較和選擇方案時，我覺得應該一分為二的考慮，考慮每一個方案的優點和缺點，然後因地制宜的決定，它的實現難度啊，要求的人員素質等方便，這些都要考慮。

㈡ 選擇供應鏈合作夥伴常用的方法有哪些

1、 直觀判斷法

直觀判斷法是根據征詢和調查所得的資料並結合人的分析判斷，對
合作夥伴進行分析、評價的一種方法。這種方法主要是傾聽和採納有經 驗的采購人員意見，或者直接由采購人員憑經驗作出判斷。常用於選擇企業非主要原材料的合作夥伴。

2， 招標法

當訂購數量大、合作夥伴競爭激烈時，可採用招標法來選擇適當的
合作夥伴。它是由企業提出招標條件，各招標合作夥伴進行競標，然後由 企業決標，與提出最有利條件的合作夥伴簽定合同或協議。招標法可以 是公開招標，也可以是指定競級招標。

3， 協商選擇法

在供貨方較多、企業難以抉擇時，也可以採用協商選擇的方法，即由企業先選出供應條件較為有利的幾個合作夥伴，同他們分別進行協商， 再確定適當的合作夥伴。與招標法相比，協商方法由於進行協商，在物資 質量、交貨日期和售後服務等方面較有保證。

4， 采購成本比較法

對質量和交貨期都能滿足要求的合作夥伴，則需要通過計算采購成 本來進行比較分析。采購成本一般包括售價、采購費用、運輸費用等各項 支出的總和。采購成本比較法是通過對各個不同合作夥伴的采購成本進 行計算分析，選擇采購成本較低的合作夥伴的一種方法。

㈢ 壽命期相同的互斥方案的比較與選擇的方法可採用( )法。

D
答案解析：
對於壽命期相同的互斥方案的比較與選擇可採用最小費用法，包括費用現值比較法和年費用比較法。

㈣ Beyond Compare比較會話選擇文件方法

Beyond
Compare比較會話選擇文件方法.。說到Beyond
Compare這款軟體，很多人都很熟悉。Beyond
Compare
是一款文件對比工具，不僅可以快速比較出兩個文件夾的不同之處，還可以詳細的比較文件之間的內容差異。當我們使用Beyond
Compare執行文件夾比較操作時，如果比較會話窗格中顯示出大量子文件和文件夾，那麼如何才可以快速選中您想要比較的某個文件夾或者某一部分文件呢，本文將會講解Beyond
Compare比較會話選擇文件方法。
步驟一：打開Beyond
Compare軟體，選擇文件夾比較會話，打開會話操界面。分別單擊比較會話界面左右兩側「瀏覽文件夾」按鈕，選擇您需要比較的文件夾。
相關下載
Beyond
Compare
4
文件對比工具
V4.1.7.21529
簡體中文版系統：winXP/win7/win8/大小：31.28
MB版本：V4.1.7.21529
簡體中文版立即下載
Beyond
Compare(文件對比工具)
V4.0
build
17677
beta
綠色漢化特別版系統：Vista/winXP/win7/win8大小：8.31
MB版本：V4.0
build
17677
beta
綠色漢化特別版立即下載
步驟二：單擊文件夾比較會話菜單欄「編輯」按鈕，在展開的下拉菜單中設置選擇文件操作命令，主要包括：全選、選擇所有文件、選擇較新項、選擇獨有項、反向選擇。
Beyond
Compare
現假設在文件夾比較會話中，左右兩側窗格只存在一份獨有文件夾，您想要選擇除該文件夾之外的所有文件和文件夾，那麼就可以使用「反向選擇「操作命令，快速選擇文件。
步驟三：在展開的編輯菜單中選擇「選擇獨有項」操作命令，接著再次選擇「反向選擇」操作命令，如下圖圖例所示，除獨有項文件夾之外的所有文件和文件夾均被選中。
Beyond
Compare
以上內容詳細講解了，在文件夾比較會話中選擇文件的小技巧，在學會這一技能後，可以更加靈活高效的進行文件夾的比較工作。Beyond
Compare是一款十分人性化的軟體，保證在最大程度上節約用戶的比較時間。

㈤ 油氣投資環境評價方法的比較與選擇

(1) 油氣投資環境主要評價方法的比較

聚類分析、主成分分析與模糊綜合評價結合的方法、層次分析 ( AHP) 與模糊綜合評價結合的方法、專家評分與參數分析結合的方法,是油氣投資環境評價的主要方法(韓利等,2004 )。每種評價方法都有其適用的條件,同時都有缺點和優點。

評價指標間相關導致評價信息重復是模糊綜合評價過程自身不能解決的,所以評價前要預先處理,去掉相關程度較大的指標 (虞曉芬等,2004 )。但是,有些指標間的關聯程度很高,使指標刪減難以取捨。而且在進行模糊綜合評價時,人為確定指標的權數,假如沒有充分考慮評價對象指標信息量,會脫離實際造成偏差。

主成分分析法使用降維技術消除了評價指標間的影響,採用信息量權數確定指標權重,把人的主觀影響降到了最低。它根據各評價指標包含的分辨信息確定,信息量權數通過數學變換過程生成,不受人為影響,但是沒有考慮指標本身的相對重要性。因為主成分分析用線性加權的方法,指標的重要程度是由區分樣本的信息量多少決定的,原本在評價中顯著重要的指標由於權重小可能會被忽視 (李艷雙等,1999 ),從而影響評價結果的有效性。

模糊綜合評價、聚類分析、主成分分析相結合的方法在李鴻飛等構建的模型中被使用,用來對中國石油企業跨國投資環境進行評價 (李鴻飛等,2007 )。運用3種方法相結合,能彌補主成分分析和模糊綜合評價的不足,在一定程度上,降低評價指標的相互影響,也能兼顧顯著性指標的重要性,還可以避免人為指標權重確定時的偏差,進而提高評價結果的准確性。但用這種方法評價之前,在石油企業跨國投資的環境評價中,政治和法律有一錘定音的作用,聚類分析時,依據政治和法律將東道國做聚類,忽略了其他因素(李鴻飛等,2007 )。當加入其他因素對投資環境進行評價時,容易忽視指標的相對重要程度,影響了評價結果的有效性和客觀性。所以當考慮了國外油氣資源投資環境的其他影響因素時,對於多指標綜合評價,這種方法並不適用。

油氣資源東道國的投資環境的差異很大,且差異程度越大,影響因素的影響程度越大,在評價中期的作用越大,因此引入熵權法來體現這種特點。對於油氣資源投資環境的政治經濟、法律法規等不容易量化的指標,用層次分析法對專家的主觀判斷客觀分析。因此,用層次分析法和熵權法結合的方法,對全球各個地區的油氣資源投資環境進行評價。熵權法是確定指標權重客觀的一種方法,層次分析法是系統工程中對專家的主觀性判斷客觀性描述的一種方法 (何波等,2012 )。將這兩種方法結合起來,既考慮到主觀意見,又考慮到指標本身的客觀性,使主觀與客觀相統一,是一種能夠解決多指標綜合評價問題的方法。

(2) 熵權法

假設系統有n個測評對象,每一個測評對象有m個評價指標,每個評價指標對每一個測評對象的評判可以用指標特徵向量x_ij表示,則系統有m×n階指標特徵矢量矩陣。

世界主要油氣資源國投資環境研究.2013

引入修正值R,一致性指標為表5.2。

表5.2 一致性指標

世界主要油氣資源國投資環境研究.2013

通過一致性檢驗。同理能夠進行B-C判斷矩陣及權重的計算,得到C層各因素相對於B層的權重 (靳景玉等,2005b)。

㈥ 遇到比較難的抉擇時候有什麼方法可以決定

我個人的辦法，當我有什麼事無法做出決定，我會選擇拋硬幣，我是這樣來選擇的：字的一面是去做某件事，花是不去做，當我拋出來的是花，但是我還是猶豫，那麼我會選擇去做某件事，硬幣只拋一次。因為對我來說這是兩個各一半的幾率的選擇，當我已經拋出來的是花，但是我還是猶豫，說明在我心底里是更偏向於去做某件事的。

㈦ 評估方法的比較和選擇

參照資產評估准則-基本准則第十六條，資產評估師執行資產評估業務，應當根據評估對象、價值類型、資料收集情況等相關條件，分析三種資產評估方法的適用性，恰當選擇評估方法，形成合理評估結論。

也就是說，對於某一項資產所能採用的方法，是視資產性質、機構資源、評估師執業能力所決定的。比如說對於一套需要評估其市場價值以供交易參考的一線城市的住宅，評估機構及評估師選擇了市場法作為最終結論的計算方法，但是對於同樣位於一線城市的一套作價入股用的某行業專用生產設備，評估機構及評估師則有可能採用成本法。同樣的，對一線城市的住宅評估師採用了市場法，但是對於一線城市的寫字樓，評估師則有可能更為偏好收益法。再打個打方，同樣對於上面的那套設備，承接業務的評估機構恰巧知曉那套設備最近有幾個公開的租賃交易案例，那收益法就變得適用了。

所以說，評估方法的選擇，是受諸多因素限制的，並不單單與資產的類別有關。

具體的評估方法的選擇是否有國家強制性要求或行業要求的同意標准？
以資產評估為例（此處資產評估僅指財政部為主管的評估行業），一般評估業務所採用的評估方法僅受資產評估基本准則及資產評估法的限制，基本准則限制如上所述，只有一個模糊的恰當，而新頒布的資產評估法同時規定，評估人員應當恰當選擇評估方法，除依據評估執業准則只能選擇一種評估方法以外，應當選擇兩種評估方法，經綜合分析，形成評估結論，編制評估報告。

除上述總體的約束外，對於特定的評估業務，會存在准則的強制要求或者相關法規的硬性規定。比如：

《以財務報告為目的的評估指南（試行）》第三十六條：會計准則規定的資產減值測試不適用成本法。

《上海市知識產權質押評估技術規范（試行）》第二十八條：在沒有可比交易案例也無法合理確定收益時可採用成本法進行評估。（實際上由於前述規定的存在，使用成本法評估相應資產時便容易在方法的選擇上受到質疑，可以說是一個較強的約束）

除了上面兩個例子，還有不少相應的規定，同時也有一些地方上可能不成文的口頭要求，比如某地在資產評估法出來前就一直要求評估機構對於國有資產評估必須要用兩種方法之類的。。。

不同評估機構對同一項資產進行評估是否必然或通常會採用同一種評估方法？求解。
對於常見的資產，所採用的評估方法通常是一樣的，比如市場活躍的房地產、二手車輛。但是對於公開交易較少或者新興的評估方向，所用的方法則可能存在差異，原則在第一個問題下已經作了說明，即除了資產的類別以外，評估機構的資源、所派評估師的執業能力均會對評估方法的選取產生影響。同時也會導致題主第一句話所說的問題，即

不同評估方法得出的結果可能相差巨大，
事實上就理論而言，在所採用方法均適用於相應資產的情況下，不同評估方法對於同一項資產所能得出的評估結論應當是相近的。如果存在較大差異，有可能是評估師所考慮

㈧ 統計學兩組數據的比較選用哪種方法

統計學兩組數據的比較選用分析方法。

分析兩組間的變數關系用——典型相關分析法。

比較兩種東西的性能上的一些比較數據可以利用——單因素方差分析。主要看數據是以什麼形式表達的，如果是定量的，比如身高，可以用t檢驗，如果是其他非正態的或方差不齊的，可以使用秩和檢驗。如果是定性的，比如是否患病，可以用卡方檢驗。

統計學

是通過搜索、整理、分析、描述數據等手段，以達到推斷所測對象的本質，甚至預測對象未來的一門綜合性科學。統計學用到了大量的數學及其它學科的專業知識，其應用范圍幾乎覆蓋了社會科學和自然科學的各個領域。

㈨ 幼兒園比較的方法有哪些

俗話說「獨木不成林」。每顆樹為了自己有陽光照耀，都必須一心一意向上成長。適度的攀比在特定情況下能起促進作用，但是過度攀比則不利於幼兒的身心健康。因此，家長要正視孩子的攀比心理，不應把它視為「洪水猛獸」，而應權衡利弊，變「堵」為「疏」，讓攀比成為孩子成長的陽光。只有正確比較，才能對孩子發展起促進作用。那麼，教孩子正確比較的方法有哪些呢？
一、學會反向比較
孩子在攀比的時候，最典型的理論就是「別人都有，所以我也應該有。」面對這樣的孩子，實行反攀比快速有效。比如：雖然傑傑有新衣服，但是你有新皮鞋啊。
二、學會縱向比較
家長要承認孩子的獨特性，每個孩子都是獨一無二的，個性、發育程度各不相同，不同孩子之間沒有可比性，多鼓勵孩子自己和自己比。比如：讓孩子今天和昨天比，這個月和上個月比，本學期和上學期比，通過縱向比較，「百尺竿頭更進一步」，用孩子取得的成績來激勵他自己。
三、轉移比較焦點
通常孩子與別人攀比局限於漂亮衣服、高級玩具等物質方面，反映出孩子內心有競爭意識，想達到別人同樣的水平甚至超越別人。家長可以轉移孩子的關注焦點，改變孩子攀比吃穿、消費的傾向，引導孩子在學習、游戲、才能、創造、毅力、良好習慣方面進行攀比，並把孩子的攀比與興趣結合起來，有利於培養孩子的特長與增強自信心。
四、變攀比為動力
當孩子攀比時，家長可以告訴孩子不是不可以攀比，而是要通過自己的努力去實現攀比的條件，從而巧妙地將攀比變為動力。如：孩子跟別人攀比玩具汽車的數量與檔次，家長可以鼓勵孩子自己積攢零花錢購買新玩具汽車，也可以引導孩子查找資料、購買零件進行組裝，從而養成節儉、創造的好習慣。家長要注意別讓孩子壓力過大，防止鑽牛角尖，要制定適宜孩子的目標，並將目標逐級分解，堅持小步子原則，給孩子創造更多體驗成功的機會。
只要家長教會孩子學會正確比較，就一定能克服盲目攀比的弊端，發揮攀比心理的積極作用，激勵孩子努力進取，促進孩子身心健康成長

㈩ 特徵選擇方法比較

特徵選擇是特徵工程中的重要問題（另一個重要的問題是特徵提取），坊間常說：數據和特徵決定了機器學習的上限，而模型和演算法只是逼近這個上限而已。由此可見，特徵工程尤其是特徵選擇在機器學習中佔有相當重要的地位。
通常而言，特徵選擇是指選擇獲得相應模型和演算法最好性能的特徵集，工程上常用的方法有以下：
1. 計算每一個特徵與響應變數的相關性：工程上常用的手段有計算皮爾遜系數和互信息系數，皮爾遜系數只能衡量線性相關性而互信息系數能夠很好地度量各種相關性，但是計算相對復雜一些，好在很多toolkit里邊都包含了這個工具（如sklearn的MINE），得到相關性之後就可以排序選擇特徵了；
2. 構建單個特徵的模型，通過模型的准確性為特徵排序，藉此來選擇特徵，另外，記得JMLR'03上有一篇論文介紹了一種基於決策樹的特徵選擇方法，本質上是等價的。當選擇到了目標特徵之後，再用來訓練最終的模型；
3. 通過L1正則項來選擇特徵：L1正則方法具有稀疏解的特性，因此天然具備特徵選擇的特性，但是要注意，L1沒有選到的特徵不代表不重要，原因是兩個具有高相關性的特徵可能只保留了一個，如果要確定哪個特徵重要應再通過L2正則方法交叉檢驗；
4. 訓練能夠對特徵打分的預選模型：RandomForest和Logistic Regression等都能對模型的特徵打分，通過打分獲得相關性後再訓練最終模型；
5. 通過特徵組合後再來選擇特徵：如對用戶id和用戶特徵最組合來獲得較大的特徵集再來選擇特徵，這種做法在推薦系統和廣告系統中比較常見，這也是所謂億級甚至十億級特徵的主要來源，原因是用戶數據比較稀疏，組合特徵能夠同時兼顧全局模型和個性化模型，這個問題有機會可以展開講。
6. 通過深度學習來進行特徵選擇：目前這種手段正在隨著深度學習的流行而成為一種手段，尤其是在計算機視覺領域，原因是深度學習具有自動學習特徵的能力，這也是深度學習又叫unsupervised feature learning的原因。從深度學習模型中選擇某一神經層的特徵後就可以用來進行最終目標模型的訓練了。
整體上來說，特徵選擇是一個既有學術價值又有工程價值的問題，目前在研究領域也比較熱，值得所有做機器學習的朋友重視。