比较和选择的方法有哪些

㈠ 比较与选择方案应从哪些方面入手

摘要 比较和选择方案时，我觉得应该一分为二的考虑，考虑每一个方案的优点和缺点，然后因地制宜的决定，它的实现难度啊，要求的人员素质等方便，这些都要考虑。

㈡ 选择供应链合作伙伴常用的方法有哪些

1、 直观判断法

直观判断法是根据征询和调查所得的资料并结合人的分析判断，对
合作伙伴进行分析、评价的一种方法。这种方法主要是倾听和采纳有经 验的采购人员意见，或者直接由采购人员凭经验作出判断。常用于选择企业非主要原材料的合作伙伴。

2， 招标法

当订购数量大、合作伙伴竞争激烈时，可采用招标法来选择适当的
合作伙伴。它是由企业提出招标条件，各招标合作伙伴进行竞标，然后由 企业决标，与提出最有利条件的合作伙伴签定合同或协议。招标法可以 是公开招标，也可以是指定竞级招标。

3， 协商选择法

在供货方较多、企业难以抉择时，也可以采用协商选择的方法，即由企业先选出供应条件较为有利的几个合作伙伴，同他们分别进行协商， 再确定适当的合作伙伴。与招标法相比，协商方法由于进行协商，在物资 质量、交货日期和售后服务等方面较有保证。

4， 采购成本比较法

对质量和交货期都能满足要求的合作伙伴，则需要通过计算采购成 本来进行比较分析。采购成本一般包括售价、采购费用、运输费用等各项 支出的总和。采购成本比较法是通过对各个不同合作伙伴的采购成本进 行计算分析，选择采购成本较低的合作伙伴的一种方法。

㈢ 寿命期相同的互斥方案的比较与选择的方法可采用( )法。

D
答案解析：
对于寿命期相同的互斥方案的比较与选择可采用最小费用法，包括费用现值比较法和年费用比较法。

㈣ Beyond Compare比较会话选择文件方法

Beyond
Compare比较会话选择文件方法.。说到Beyond
Compare这款软件，很多人都很熟悉。Beyond
Compare
是一款文件对比工具，不仅可以快速比较出两个文件夹的不同之处，还可以详细的比较文件之间的内容差异。当我们使用Beyond
Compare执行文件夹比较操作时，如果比较会话窗格中显示出大量子文件和文件夹，那么如何才可以快速选中您想要比较的某个文件夹或者某一部分文件呢，本文将会讲解Beyond
Compare比较会话选择文件方法。
步骤一：打开Beyond
Compare软件，选择文件夹比较会话，打开会话操界面。分别单击比较会话界面左右两侧“浏览文件夹”按钮，选择您需要比较的文件夹。
相关下载
Beyond
Compare
4
文件对比工具
V4.1.7.21529
简体中文版系统：winXP/win7/win8/大小：31.28
MB版本：V4.1.7.21529
简体中文版立即下载
Beyond
Compare(文件对比工具)
V4.0
build
17677
beta
绿色汉化特别版系统：Vista/winXP/win7/win8大小：8.31
MB版本：V4.0
build
17677
beta
绿色汉化特别版立即下载
步骤二：单击文件夹比较会话菜单栏“编辑”按钮，在展开的下拉菜单中设置选择文件操作命令，主要包括：全选、选择所有文件、选择较新项、选择独有项、反向选择。
Beyond
Compare
现假设在文件夹比较会话中，左右两侧窗格只存在一份独有文件夹，您想要选择除该文件夹之外的所有文件和文件夹，那么就可以使用“反向选择“操作命令，快速选择文件。
步骤三：在展开的编辑菜单中选择“选择独有项”操作命令，接着再次选择“反向选择”操作命令，如下图图例所示，除独有项文件夹之外的所有文件和文件夹均被选中。
Beyond
Compare
以上内容详细讲解了，在文件夹比较会话中选择文件的小技巧，在学会这一技能后，可以更加灵活高效的进行文件夹的比较工作。Beyond
Compare是一款十分人性化的软件，保证在最大程度上节约用户的比较时间。

㈤ 油气投资环境评价方法的比较与选择

(1) 油气投资环境主要评价方法的比较

聚类分析、主成分分析与模糊综合评价结合的方法、层次分析 ( AHP) 与模糊综合评价结合的方法、专家评分与参数分析结合的方法,是油气投资环境评价的主要方法(韩利等,2004 )。每种评价方法都有其适用的条件,同时都有缺点和优点。

评价指标间相关导致评价信息重复是模糊综合评价过程自身不能解决的,所以评价前要预先处理,去掉相关程度较大的指标 (虞晓芬等,2004 )。但是,有些指标间的关联程度很高,使指标删减难以取舍。而且在进行模糊综合评价时,人为确定指标的权数,假如没有充分考虑评价对象指标信息量,会脱离实际造成偏差。

主成分分析法使用降维技术消除了评价指标间的影响,采用信息量权数确定指标权重,把人的主观影响降到了最低。它根据各评价指标包含的分辨信息确定,信息量权数通过数学变换过程生成,不受人为影响,但是没有考虑指标本身的相对重要性。因为主成分分析用线性加权的方法,指标的重要程度是由区分样本的信息量多少决定的,原本在评价中显着重要的指标由于权重小可能会被忽视 (李艳双等,1999 ),从而影响评价结果的有效性。

模糊综合评价、聚类分析、主成分分析相结合的方法在李鸿飞等构建的模型中被使用,用来对中国石油企业跨国投资环境进行评价 (李鸿飞等,2007 )。运用3种方法相结合,能弥补主成分分析和模糊综合评价的不足,在一定程度上,降低评价指标的相互影响,也能兼顾显着性指标的重要性,还可以避免人为指标权重确定时的偏差,进而提高评价结果的准确性。但用这种方法评价之前,在石油企业跨国投资的环境评价中,政治和法律有一锤定音的作用,聚类分析时,依据政治和法律将东道国做聚类,忽略了其他因素(李鸿飞等,2007 )。当加入其他因素对投资环境进行评价时,容易忽视指标的相对重要程度,影响了评价结果的有效性和客观性。所以当考虑了国外油气资源投资环境的其他影响因素时,对于多指标综合评价,这种方法并不适用。

油气资源东道国的投资环境的差异很大,且差异程度越大,影响因素的影响程度越大,在评价中期的作用越大,因此引入熵权法来体现这种特点。对于油气资源投资环境的政治经济、法律法规等不容易量化的指标,用层次分析法对专家的主观判断客观分析。因此,用层次分析法和熵权法结合的方法,对全球各个地区的油气资源投资环境进行评价。熵权法是确定指标权重客观的一种方法,层次分析法是系统工程中对专家的主观性判断客观性描述的一种方法 (何波等,2012 )。将这两种方法结合起来,既考虑到主观意见,又考虑到指标本身的客观性,使主观与客观相统一,是一种能够解决多指标综合评价问题的方法。

(2) 熵权法

假设系统有n个测评对象,每一个测评对象有m个评价指标,每个评价指标对每一个测评对象的评判可以用指标特征向量x_ij表示,则系统有m×n阶指标特征矢量矩阵。

世界主要油气资源国投资环境研究.2013

引入修正值R,一致性指标为表5.2。

表5.2 一致性指标

世界主要油气资源国投资环境研究.2013

通过一致性检验。同理能够进行B-C判断矩阵及权重的计算,得到C层各因素相对于B层的权重 (靳景玉等,2005b)。

㈥ 遇到比较难的抉择时候有什么方法可以决定

我个人的办法，当我有什么事无法做出决定，我会选择抛硬币，我是这样来选择的：字的一面是去做某件事，花是不去做，当我抛出来的是花，但是我还是犹豫，那么我会选择去做某件事，硬币只抛一次。因为对我来说这是两个各一半的几率的选择，当我已经抛出来的是花，但是我还是犹豫，说明在我心底里是更偏向于去做某件事的。

㈦ 评估方法的比较和选择

参照资产评估准则-基本准则第十六条，资产评估师执行资产评估业务，应当根据评估对象、价值类型、资料收集情况等相关条件，分析三种资产评估方法的适用性，恰当选择评估方法，形成合理评估结论。

也就是说，对于某一项资产所能采用的方法，是视资产性质、机构资源、评估师执业能力所决定的。比如说对于一套需要评估其市场价值以供交易参考的一线城市的住宅，评估机构及评估师选择了市场法作为最终结论的计算方法，但是对于同样位于一线城市的一套作价入股用的某行业专用生产设备，评估机构及评估师则有可能采用成本法。同样的，对一线城市的住宅评估师采用了市场法，但是对于一线城市的写字楼，评估师则有可能更为偏好收益法。再打个打方，同样对于上面的那套设备，承接业务的评估机构恰巧知晓那套设备最近有几个公开的租赁交易案例，那收益法就变得适用了。

所以说，评估方法的选择，是受诸多因素限制的，并不单单与资产的类别有关。

具体的评估方法的选择是否有国家强制性要求或行业要求的同意标准？
以资产评估为例（此处资产评估仅指财政部为主管的评估行业），一般评估业务所采用的评估方法仅受资产评估基本准则及资产评估法的限制，基本准则限制如上所述，只有一个模糊的恰当，而新颁布的资产评估法同时规定，评估人员应当恰当选择评估方法，除依据评估执业准则只能选择一种评估方法以外，应当选择两种评估方法，经综合分析，形成评估结论，编制评估报告。

除上述总体的约束外，对于特定的评估业务，会存在准则的强制要求或者相关法规的硬性规定。比如：

《以财务报告为目的的评估指南（试行）》第三十六条：会计准则规定的资产减值测试不适用成本法。

《上海市知识产权质押评估技术规范（试行）》第二十八条：在没有可比交易案例也无法合理确定收益时可采用成本法进行评估。（实际上由于前述规定的存在，使用成本法评估相应资产时便容易在方法的选择上受到质疑，可以说是一个较强的约束）

除了上面两个例子，还有不少相应的规定，同时也有一些地方上可能不成文的口头要求，比如某地在资产评估法出来前就一直要求评估机构对于国有资产评估必须要用两种方法之类的。。。

不同评估机构对同一项资产进行评估是否必然或通常会采用同一种评估方法？求解。
对于常见的资产，所采用的评估方法通常是一样的，比如市场活跃的房地产、二手车辆。但是对于公开交易较少或者新兴的评估方向，所用的方法则可能存在差异，原则在第一个问题下已经作了说明，即除了资产的类别以外，评估机构的资源、所派评估师的执业能力均会对评估方法的选取产生影响。同时也会导致题主第一句话所说的问题，即

不同评估方法得出的结果可能相差巨大，
事实上就理论而言，在所采用方法均适用于相应资产的情况下，不同评估方法对于同一项资产所能得出的评估结论应当是相近的。如果存在较大差异，有可能是评估师所考虑

㈧ 统计学两组数据的比较选用哪种方法

统计学两组数据的比较选用分析方法。

分析两组间的变量关系用——典型相关分析法。

比较两种东西的性能上的一些比较数据可以利用——单因素方差分析。主要看数据是以什么形式表达的，如果是定量的，比如身高，可以用t检验，如果是其他非正态的或方差不齐的，可以使用秩和检验。如果是定性的，比如是否患病，可以用卡方检验。

统计学

是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。统计学用到了大量的数学及其它学科的专业知识，其应用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域。

㈨ 幼儿园比较的方法有哪些

俗话说“独木不成林”。每颗树为了自己有阳光照耀，都必须一心一意向上成长。适度的攀比在特定情况下能起促进作用，但是过度攀比则不利于幼儿的身心健康。因此，家长要正视孩子的攀比心理，不应把它视为“洪水猛兽”，而应权衡利弊，变“堵”为“疏”，让攀比成为孩子成长的阳光。只有正确比较，才能对孩子发展起促进作用。那么，教孩子正确比较的方法有哪些呢？
一、学会反向比较
孩子在攀比的时候，最典型的理论就是“别人都有，所以我也应该有。”面对这样的孩子，实行反攀比快速有效。比如：虽然杰杰有新衣服，但是你有新皮鞋啊。
二、学会纵向比较
家长要承认孩子的独特性，每个孩子都是独一无二的，个性、发育程度各不相同，不同孩子之间没有可比性，多鼓励孩子自己和自己比。比如：让孩子今天和昨天比，这个月和上个月比，本学期和上学期比，通过纵向比较，“百尺竿头更进一步”，用孩子取得的成绩来激励他自己。
三、转移比较焦点
通常孩子与别人攀比局限于漂亮衣服、高级玩具等物质方面，反映出孩子内心有竞争意识，想达到别人同样的水平甚至超越别人。家长可以转移孩子的关注焦点，改变孩子攀比吃穿、消费的倾向，引导孩子在学习、游戏、才能、创造、毅力、良好习惯方面进行攀比，并把孩子的攀比与兴趣结合起来，有利于培养孩子的特长与增强自信心。
四、变攀比为动力
当孩子攀比时，家长可以告诉孩子不是不可以攀比，而是要通过自己的努力去实现攀比的条件，从而巧妙地将攀比变为动力。如：孩子跟别人攀比玩具汽车的数量与档次，家长可以鼓励孩子自己积攒零花钱购买新玩具汽车，也可以引导孩子查找资料、购买零件进行组装，从而养成节俭、创造的好习惯。家长要注意别让孩子压力过大，防止钻牛角尖，要制定适宜孩子的目标，并将目标逐级分解，坚持小步子原则，给孩子创造更多体验成功的机会。
只要家长教会孩子学会正确比较，就一定能克服盲目攀比的弊端，发挥攀比心理的积极作用，激励孩子努力进取，促进孩子身心健康成长

㈩ 特征选择方法比较

特征选择是特征工程中的重要问题（另一个重要的问题是特征提取），坊间常说：数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。由此可见，特征工程尤其是特征选择在机器学习中占有相当重要的地位。
通常而言，特征选择是指选择获得相应模型和算法最好性能的特征集，工程上常用的方法有以下：
1. 计算每一个特征与响应变量的相关性：工程上常用的手段有计算皮尔逊系数和互信息系数，皮尔逊系数只能衡量线性相关性而互信息系数能够很好地度量各种相关性，但是计算相对复杂一些，好在很多toolkit里边都包含了这个工具（如sklearn的MINE），得到相关性之后就可以排序选择特征了；
2. 构建单个特征的模型，通过模型的准确性为特征排序，借此来选择特征，另外，记得JMLR'03上有一篇论文介绍了一种基于决策树的特征选择方法，本质上是等价的。当选择到了目标特征之后，再用来训练最终的模型；
3. 通过L1正则项来选择特征：L1正则方法具有稀疏解的特性，因此天然具备特征选择的特性，但是要注意，L1没有选到的特征不代表不重要，原因是两个具有高相关性的特征可能只保留了一个，如果要确定哪个特征重要应再通过L2正则方法交叉检验；
4. 训练能够对特征打分的预选模型：RandomForest和Logistic Regression等都能对模型的特征打分，通过打分获得相关性后再训练最终模型；
5. 通过特征组合后再来选择特征：如对用户id和用户特征最组合来获得较大的特征集再来选择特征，这种做法在推荐系统和广告系统中比较常见，这也是所谓亿级甚至十亿级特征的主要来源，原因是用户数据比较稀疏，组合特征能够同时兼顾全局模型和个性化模型，这个问题有机会可以展开讲。
6. 通过深度学习来进行特征选择：目前这种手段正在随着深度学习的流行而成为一种手段，尤其是在计算机视觉领域，原因是深度学习具有自动学习特征的能力，这也是深度学习又叫unsupervised feature learning的原因。从深度学习模型中选择某一神经层的特征后就可以用来进行最终目标模型的训练了。
整体上来说，特征选择是一个既有学术价值又有工程价值的问题，目前在研究领域也比较热，值得所有做机器学习的朋友重视。