基于数据预处理的专家反评估方法

摘要：

科技评价活动中往往存在不可靠的评审数据,直接用这些数据反评估专家的水平可能会导致误差甚至得出错误的结果.为解决该问题,根据不可靠数据只会分布于评审数据两端的特点,使用格鲁布斯测试法检测评审数据中的异常点,采用欧氏距离作为评估指标,再结合累计数、命中率、成功率等指标,确定专家的评审水平.实验结果证明,该方法得到的评估值更可靠.

关键词：科技评价、反评估、数据预处理、异常点检测、格鲁布斯测试法、同行评议

所属期刊栏目：38

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学青年基金资助项目61003033;高等学校博士学科点专项科研基金资助项目20100162120018

在线出版日期：2012-05-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：75-77