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灰色预测 GM(1,1)（Grey Model, First-order One-variable）是一类面向小样本与不完全信息系统的时间序列预测方法。该方法通过一次累加生成削弱原始序列的随机波动，再以一阶灰微分方程刻画系统演化规律，适合样本规模较小、总体变化趋势较清晰的预测问…
主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）是一种通过线性变换实现信息压缩与结构提取的多变量统计方法。其核心思想是在尽可能保留原始信息的前提下，将多个相关指标重构为少数互不相关的综合变量，并以此完成降维、排序和解释分析。在多指标评价场景中，P…
熵权法（Entropy Weight Method）是一种基于信息熵度量指标差异性的客观赋权方法。该方法以样本数据本身的离散程度为依据确定权重，能够在较大程度上降低主观经验赋权带来的偏差。在多指标综合评价中，熵权法适用于指标量纲差异明显、评价对象数量较多且需要强调数据驱动权重的…
障碍度分析用于识别影响系统提升的关键约束因素，其目标不是单纯给出综合得分，而是在既有评价基础上进一步回答“哪些指标构成主要短板”。该方法通过标准化、权重分配与偏离度分解，将总体不足量化为各指标的障碍贡献比例，从而为治理优先级排序提供依据。
变异系数法（Coefficient of Variation Method）是一种以数据离散程度为基础的客观赋权方法。该方法认为，指标在样本中的波动越明显，其区分对象差异的能力越强，因而应赋予更高权重。相较主观打分式赋权，变异系数法更强调数据本身的统计特征，适用于多指标综合评价…
德尔菲专家法是一种基于多轮专家匿名评分与统计汇总的群体决策方法，其核心目标是在反复反馈和修正中提升专家意见的一致性，并据此形成更稳健的指标筛选与判断结论。在实际应用中，该方法既可以用于政策评估与方案遴选，也可用于构建指标体系时的重要性筛选。该系统采用单轮评分数据分析框架，通过一…
为避免主观赋权对评价结果的干扰，本文采用 CRITIC（Criteria Importance Through Intercriteria Correlation）方法对指标进行客观赋权。该方法同时考虑两个维度：其一为指标在样本中的离散程度（对比强度），其二为指标与其他指标之间…
TOPSIS（Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution）是一种经典的多指标综合评价方法。其基本思想是：最优方案应尽可能接近正理想解（各指标最优组合），并尽可能远离负理想解（各指标最劣组合）。
灰色关联分析（Grey Relational Analysis, GRA）用于刻画各评价对象与“理想参考序列”的接近程度。其基本思想是：若对象在各指标上的变化趋势与参考序列越一致，则关联度越高、排序越靠前。
VIKOR（VlseKriterijumska Optimizacija I Kompromisno Resenje）是一种多属性决策方法，核心思想是在“群体效用最大化”与“个体遗憾最小化”之间寻求折中解。
协同度分析系统面向多指标复合场景下的系统协调性评估，旨在构建一套可解释、可比较、可复现的量化评价框架。系统通过对正向、负向与适中指标进行同向化处理与隶属度映射，统一不同量纲与不同偏好方向的数据表达，并在此基础上形成系统整体协同水平与对象间差异的综合判别结果。
本文档用于论文写作，公式与 Couplingdesktop 当前实现一致（系统内标准化与赋权 → 系统得分 → 系统对耦合度/协调度 → 等级判定）。
秩和比法（RSR, Rank Sum Ratio）是一种非参数综合评价方法，通过对多指标进行秩次转换与加权求和，得到介于 [0,1] 的综合评价值。RSR 值越大表示综合评价越好，最终可给出排序与分档结果。
用于将导入的数据快速生成常用统计图表，帮助检查分布、趋势和变量关系；具体可用图形以软件界面提供的选项为准。
集成多种聚类与降维方法，用于发现样本分组结构、压缩高维特征并辅助可视化，适合探索性分析和建模前处理。
集成多种时间序列预测方法，用于比较不同模型的拟合与预测表现，适合趋势预测、需求预测和连续指标分析。
集成权重计算、综合评价和多属性决策方法，用于从多项指标对对象或方案进行评分、排序与比较。
集成常用机器学习回归与分类模型，用于训练、比较和评估预测模型，适合连续值预测和类别判别任务。
集成分位数回归与区间预测方法，用于分析不同条件分位上的变量关系并估计预测区间，适合存在异方差或不确定性的预测任务。
用于从文档或图片内容中识别并整理数学公式，帮助减少手工录入工作；识别效果取决于原始文件清晰度和公式复杂度。
适合连续阅读，作为本站在线教程的补充入口。