第二部分 常用综合评价模型n 第4章 综合评价概述n 第5章 层次分析法（AHP）n 第6章 模糊综合评价n 第7章 逼近于理想解的排序技术TOPSISn 第8章 秩和比法（ RSR ）n 第9章 灰色综合评价和灰色预测 n 数据包络分析（DEA）；突变级数法；人工神经网络评价（BP）；n 小结第8章 秩和比法（ RSR ）n 8.1 RSR的基本原理n 8.2 RSR的操作步骤n 8.3 RSR的改进：非整秩次RSR法n 8.4 RSR的案例分析 样本秩的概念:则称k 是 在样本中的秩,记作 , 例如,对样本数据：-0.8, -3.1, 1.1, -5.2, 4.2 顺序统计量是：-5.2, -3.1, -0.8, 1.1, 4.2 （排序） 而秩统计量是： 3, 2, 4, 1, 5 （原数的顺序）8.1 RSR的基本原理8.1 RSR的基本原理n 秩和比法（Rank-sum ratio，简称RSR法），是我国学者田凤调于1988年提出的。 RSR法是集古典参数估计与近代非参数统计各自优点于一体的统计分析方法，它是一组全新的统计信息分析方法，是数量方法中一种广谱的方法，针对性强，操
