相关性分析在大学科技竞争力评价模型构建中的应用  被引量:2

Related Analysis Applied to the Evaluation Model Construction of University Science and Technology Competitiveness

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作  者:王俊[1] 王建芳[1] 李泽霞[1] 

机构地区:[1]中国科学院国家科学图书馆,北京100190

出  处:《图书情报工作》2010年第10期88-91,共4页Library and Information Service

基  金:中国科学院国家科学图书馆青年人才领域前沿项目"相关性挖掘在科学评价中的适用性及其应用研究"(项目编号:0711207)研究成果之一

摘  要:研究引入相关性算法,如最佳子集变量算法、二元变量相关性分析等,对用于大学科技竞争力评价的科学指标体系进行优化研究。通过获得的完整数据,分析2007年教育部23所高校的114个与科技相关的评价指标之间及这些评价指标与大学科技竞争力的相关性,获得大学科技竞争力评价的最优评价模型。在此基础上,利用其他年份的高校科技数据及ESI(Essential Science Indicator)的文献计量数据对最优评价模型的适用性与合理性进行验证,进而确定一套较为适用、合理的表征大学科技竞争力的指标体系。Related algorithms, for example, the best subset variable algorithm, binary variable correlation analysis, are introduced for the evaluation of university competitiveness to optimize the evaluation index system. Firstly, the authors select 23 universities. With complete data available, analyse the independence of indexes in 114 technology-related evaluation, and the relevance of these indexes with the universities competitive scores from others' research. Then, with related algorithms, the authors put forward a optimal evaluation model for the evaluation of science and technology competitiveness of university. And then, with several years science and technol- ogy data and ESI bibliometrics indicator, the authors validate the applicability and legitimacy of optimal evaluation model, and indentify a set of more appropriate and reasonable indicators for the evaluation of university science and technology competitiveness.

关 键 词:评价 科技竞争力 相关性算法 

分 类 号:G350[文化科学—情报学]

 

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