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python数学建模评价类模型:秩和比法

清风老师的数模模型已经复现得差不多了(见笔者python清风数学建模复现的文集),事实上只凭借清风讲的模型是远远不够的,其一是清风在物理类模型上几乎没提,其二是即使是数据类仍然有很多其他模型

秩和比法有如下优点:

优点1:TOPSIS 在实现上是所有评价方法中最简单的，它完全依赖于现有数据的分布情况，能对现有数据进行充分利用，但不适合处理模糊性指标(如我们只知道A好于B好于C)，而 RSR 法恰好弥补了TOPSIS 法的不足。此外，基于非参数的评价方法具有更好的抗异常值性，近几年也有不少医学论文将两者混合使用相互补充，在评价方法上这两种方法已经能够“闯荡江湖”了。还有另一种评价类问题——资源是否合理利用，往往使用DEA资料包络分析。

优点2:计算用的数值为秩次,可以消除异常值的干扰

优点3:融合参数分析方法,结果比单纯采用非参数法更精确,即可以直接排序又可以分档排序